可迭代对象、迭代器、生成器的理解

所有的生成器都是迭代器

关于迭代器和生成器的一种定义：迭代器用于从集合中取出元素；生成器用于凭空生成元素。

Python中，所有的集合都是可以迭代的，在Python语言内部，迭代器用于支持：

• for 循环
• 构建和扩展集合类型
• 逐行遍历文本文件
• 列表推导，字典推导，集合推导
• 元组拆包
• 调用函数时，使用*拆包实参

如同标题本文的标题一样，这边文章主要讲解三个方面，可迭代对象，迭代器，生成器，下面逐个开始理解

可迭代对象

先通过下面单词序列例子来理解：

import re
import reprlib


RE_WORD = re.compile('w+')


class Sentence(object):
    def __init__(self,text):
        self.text = text
        self.words = RE_WORD.findall(text)

    def __getitem__(self, index):
        return self.words[index]

    def __len__(self):
        return len(self.words)

    def __repr__(self):
        """
        用于打印实例化对象时，显示自定义内容，
        reprlib.repr函数生成的字符换最多有30个字符，当超过怎会通过省略号显示
        :return: 自定义内容格式
        """
        return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)

s = Sentence('"the time has come," the Walrus said,')
print(s)
print(type(s))
for word in s:
    print(word)

print(list(s))

上面代码的运行结果：

首先从结果来看，我们可以看出这个类的实例是可以迭代的，
并且我们从打印print(s)的结果可以看出，显示的也是我们定义的内容，如果我们在类中没有通过__repr__自定义，打印结果将为：
<__main__.Sentence object at 0x102a08fd0>
同时这里的实例化对象也是一个序列，所以我们可以通过s[0]这种方式来获取每个元素
我们都知道序列可以迭代，那么序列为啥可以迭代，继续深入理解

序列可以迭代原因

解释器需要迭代对象x时，会自动调用iter(x)

内置的iter函数作用：

• 检查对象是否实现了__iter__方法，如果实现调用它，获取一个迭代器
• 如果没有实现__iter__方法，但是实现了__getitem__方法，python会创建一个迭代器，尝试按顺序（从0开始）获取元素
• 如果尝试失败，会抛出TypeError异常，通常会提示：“C object is not iterable”,其中C是目标对象所属的类

任何python序列可以迭代的原因是，他们都实现了__getitem__方法，并且标准的序列也实现了__iter__方法。

关于如何判断x对象是否为可迭代对象，有两种方法：iter(x)或者isinstance(x,abc.Iterable)
那么这两种判断法有什么区别么？
其实从Python3.4之后建议是通过iter(x)方法来进行判断，因为iter方法会考虑__getitem__方法，而abc.Iterable不会考虑，所以iter(x)的判断方法更加准确

就像我最开始写的那个例子，分别通过这两种方式来测试,可以看出，其实这个类是可以迭代的，但是通过abc.Iterable的方式来判断，确实不可迭代的

关于可迭代对象的一个小结：

1. 使用iter内置函数可以获取迭代器的对象，如果对象实现了能返回迭代器的__iter__方法，那么对象就是可迭代的
2. 序列都可以迭代
3. 实现了__getitem__方法，而且其参数是从零开始的索引，这种对象也可以迭代

迭代器

首先我们要明白可迭代的对象和迭代器之间的关系：
Python从可迭代的对象中获取迭代器

一个简单的例子，当我们循环字符串的时候，字符串就是一个可迭代的对象，背后就是有迭代器，只不过我们看不到，下面为代码例子：

# 通过for循环方式
s = "ABC"
for i in s:
    print(i)


print(''.center(50, '-'))

# 通过while循环方式
it = iter(s)

while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        del it
        break

这两种方式都可以获取可迭代对象里的内容，但是while循环的方式如果不通过try/except方式获取异常，最后就会提示StopIteration的错误，这是因为Python语言内部会处理for循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的StopIteration

标准的迭代器接口有两个方法：

• __next__：返回下一个可用的元素，如果没有元素了抛出StopIteration异常
• __iter__：返回self,以便在应该使用迭代器的地方使用迭代器，例如for循环

因为迭代器只需要__next__和__iter__两个方法，所以除了调用next()方法，以及捕获StopIteration异常之外，没有办法检查是否还有遗留元素，并且没有办法还原迭代器，如果想要再次迭代，就需要调用iter(...)传入之前构建迭代器的可迭代对象

我们把刚开始写的sentence类通过迭代器的方式来实现，要说的是这种写法不符合python的习惯做法，这里是为了更好的理解迭代器和可迭代对象之间的重要区别

import re
import reprlib
from collections import abc


RE_WORD = re.compile('w+')


class Sentence:

    def __init__(self,text):
        self.text = text
        self.words = RE_WORD.findall(text)

    def __repr__(self):
        return "Sentence(%s)" % reprlib.repr(self.text)

    def __iter__(self):
        return SentenceIterator(self.words)


class SentenceIterator:

    def __init__(self,words):
        self.words = words
        self.index = 0

    def __next__(self):
        try:
            word = self.words[self.index]
        except IndexError:
            raise StopIteration()
        self.index += 1
        return word

    def __iter__(self):
        return self

这样我们就可以很清楚的明白，我们定义了一个SenteneIterator是一个迭代器，也实现了迭代器应该有的两种方法：__next__和__iter__方法，这样我们通过 issubclass(SentenceIterator,abc.Iterator)检查
这里我们还能看到可迭代对象和迭代器的区别：
可迭代对象有__iter__方法，每次都实例化一个新的迭代器
迭代器要实现__next__和__iter__两个方法，__next__用于获取下一个元素，__iter__方法用于迭代器本身，因此迭代器可以迭代，但是可迭代对象不是迭代器

有人肯定在想在Sentence类中实现__next__方法，让Sentence类既是可迭代对象也是自身的迭代器，但是这种想法是不对的，这是也是常见的反模式。所以可迭代对象一定不能是自身的迭代器

生成器

先通过用生成器方式替换上个例子中SentenceIterator类，例子如下：

import re
import reprlib


RE_WORD = re.compile('w+')


class Sentence:

    def __init__(self,text):
        self.text = text
        self.words = RE_WORD.findall(text)

    def __repr__(self):
        return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)

    def __iter__(self):
        for word in self.words:
            yield word

在上面这个代码中，我们通过yield关键字，这里的__iter__函数其实就是生成器函数，迭代器其实是生成器对象，每次调用__iter__方法，都会自动创建。

生成器的工作原理

Python函数定义体中有yield关键字，该函数就是生成器函数。

生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给next(...)函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个yield语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出SotpIteration异常，这一点和迭代器协议一致。

下面是一个生成器的例子：

这里其实我们要明白进行for循环的过程其实就是在隐式的调用next()函数
当我们写了好几种Sentence类的时候，感觉我们通过生成器方式实现的挺简单了，其实还有更简单的方法的，代码例子如下,这里的finditer函数构建了一个迭代器：

import re
import reprlib


RE_WORD = re.compile('w+')



class Sentence:

    def __init__(self,text):
        self.text = text

    def __repr__(self):
        return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)

    def __iter__(self):
        for match in RE_WORD.finditer(self.text):
            yield match.group()

关于生成器表达式

生成器表达式可以理解为列表推导的惰性版本，不会直接构成列表，而是返回一个生成器，按需惰性生成元素。
关于实现Sentence,还可以通过生成器表达式。

import re
import reprlib


RE_WORD = re.compile('w+')


class Sentence:

    def __init__(self,text):
        self.text = text

    def __repr__(self):
        return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)

    def __iter__(self):
        return (match.group() for match in RE_WORD.finditer(self.text))