Python迭代器与生成器详解
1. 迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件。
特点：
a）访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法或不断去取下一个内容
b）不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
c）访问到一半时不能往回退
d）便于循环比较大的数据集合，节省内存
e）也不能复制一个迭代器。如果要再次（或者同时）迭代同一个对象，只能去创建另一个迭代器对象。enumerate()的返回值就是一个迭代器，我们以enumerate为例：
a = enumerate(['a','b'])
for i in range(2): #迭代两次enumerate对象
for x, y in a:
print(x,y)
print(''.center(50,'-'))结果：
0 a 1 b -------------------------------------------------- --------------------------------------------------
可以看到再次迭代enumerate对象时，没有返回值；
我们可以用linux的文件处理命令vim和cat来理解一下：
a) 读取很大的文件时，vim需要很久，cat是毫秒级；因为vim是一次性把文件全部加载到内存中读取；而cat是加载一行显示一行
b) vim读写文件时可以前进，后退，可以跳转到任意一行；而cat只能向下翻页，不能倒退，不能直接跳转到文件的某一页（因为读取的时候这个“某一页“可能还没有加载到内存中）
正式进入Python迭代器之前，我们先要区分两个容易混淆的概念：可迭代对象和迭代器；
可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)。
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator)。
所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator。
1）可迭代对象
首先，迭代器是一个对象，不是一个函数；是一个什么样的对象呢？就是只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法，那么它就是一个可迭代对象。
python中大部分对象都是可迭代的，比如list，tuple等。如果给一个准确的定义的话，看一下list，tuple类的源码，都有__iter__(self)方法。
常见的可迭代对象：
a) 集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；
b) generator，包括生成器和带yield的generator function。
注意：生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator，关于生成器，继续往下看
如何判断一个对象是可迭代对象呢？可以通过collections模块的Iterable类型判断：
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False2）迭代器
一个可迭代对象是不能独立进行迭代的，Python中，迭代是通过for ... in来完成的。
for循环在迭代一个可迭代对象的过程中都做了什么呢？
a）当for循环迭代一个可迭代对象时，首先会调用可迭代对象的__iter__()方法，然我们看看源码中关于list类的__iter__()方法的定义：
def __iter__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Implement iter(self). """
pass__iter__()方法调用了iter(self)函数，我们再来看一下iter()函数的定义：
def iter(source, sentinel=None): # known special case of iter
"""
iter(iterable) -> iterator
iter(callable, sentinel) -> iterator
Get an iterator from an object. In the first form, the argument must
supply its own iterator, or be a sequence.
In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.
"""
passiter()函数的参数是一个可迭代对象，最终返回一个迭代器
b) for循环会不断调用迭代器对象的__next__()方法(python2.x中是next()方法)，每次循环，都返回迭代器对象的下一个值，直到遇到StopIteration异常。
>>> lst_iter = iter([1,2,3]) >>> lst_iter.__next__() 1 >>> lst_iter.__next__() 2 >>> lst_iter.__next__() 3 >>> lst_iter.__next__() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration >>>
这里注意：这里的__next__()方法和内置函数next(iterator, default=None)不是一个东西；(内置函数next(iterator, default=None)也可以返回迭代器的下一个值）
c) 而for循环可以捕获StopIteration异常并结束循环；
总结一下：
a）for....in iterable，会通过调用iter(iterable)函数（实际上，首先调用的对象的__iter__()方法），返回一个迭代器iterator;
b）每次循环，调用一次对象的__next__(self)，直到最后一个值，再次调用会触发StopIteration
c）for循环捕捉到StopIteration，从而结束循环
上面说了这么多，到底什么是迭代器Iterator呢？
任何实现了__iter__和__next__()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一个值；
既然知道了什么迭代器，那我们自定义一个迭代器玩玩：
1 class Iterator_test(object):
2 def __init__(self, data):
3 self.data = data
4 self.index = len(data)
5
6 def __iter__(self):
7 return self
8
9 def __next__(self):
10 if self.index <= 0 :
11 raise StopIteration
12 self.index -= 1
13 return self.data[self.index]
14
15 iterator_winter = Iterator_test('abcde')
16
17 for item in iterator_winter:
18 print(item)View Code如何判断一个对象是一个迭代器对象呢？两个方法：
1）通过内置函数next(iterator, default=None)，可以看到next的第一个参数必须是迭代器；所以迭代器也可以认为是可以被next()函数调用的对象
2）通过collection中的Iterator类型判断
>>> from collections import Iterator >>> >>> isinstance([1,2,3], Iterator) False >>> isinstance(iter([1,2,3]), Iterator) True >>> isinstance([1,2,3].__iter__(), Iterator) True >>>
这里大家会不会有个疑问：
对于迭代器而言，看上去作用的不就是__next__方法嘛，__iter__好像没什么卵用，干嘛还需要__iter__方法呢？
我们知道，python中迭代是通过for循环实现的，而for循环的循环对象必须是一个可迭代对象Iterable，而Iterable必须是一个实现了__iter__方法的对象；知道为什么需要__iter__魔术方法了吧；
那么我就是想自定义一个没有实现__iter__方法的迭代器可以吗？可以，像下面这样：
class Iterable_test(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __iter__(self):
return Iterator_test(self.data)
class Iterator_test(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __next__(self):
if self.index <= 0 :
raise StopIteration
self.index -= 1
return self.data[self.index]
iterator_winter = Iterable_test('abcde')
for item in iterator_winter:
print(item)View Code先定义一个可迭代对象（包含__iter__方法），然后该对象返回一个迭代器；这样看上去是不是很麻烦？是不是同时带有__iter__和__next__魔术方法的迭代器更好呢！
同时，这里要纠正之前的一个迭代器概念：只要__next__()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器；
既然这样，只需要迭代器Iterator接口就够了，为什么还要设计可迭代对象Iterable呢？
这个和迭代器不能重复使用有关，下面同意讲解：
3）总结和一些重要知识点
a) 如何复制迭代器
之前在使用enumerate时，我们说过enumerate对象通过for循环迭代一次后就不能再被迭代：
>>> e = enumerate([1,2,3]) >>> >>> for x,y in e: ... print(x,y) ... 0 1 1 2 2 3 >>> for x,y in e: ... print(x,y) ... >>>
这是因为enumerate是一个迭代器；
迭代器是一次性消耗品，当循环以后就空了。不能再次使用；通过深拷贝可以解决；
>>> import copy >>> >>> e = enumerate([1,2,3]) >>> >>> e_deepcopy = copy.deepcopy(e) >>> >>> for x,y in e: ... print(x,y) ... 0 1 1 2 2 3 >>> for x,y in e_deepcopy: ... print(x,y) ... 0 1 1 2 2 3 >>>
b）为什么不只保留Iterator的接口而还需要设计Iterable呢？
因为迭代器迭代一次以后就空了，那么如果list，dict也是一个迭代器，迭代一次就不能再继续被迭代了，这显然是反人类的；所以通过__iter__每次返回一个独立的迭代器，就可以保证不同的迭代过程不会互相影响。而生成器表达式之类的结果往往是一次性的，不可以重复遍历，所以直接返回一个Iterator就好。让Iterator也实现Iterable的兼容就可以很灵活地选择返回哪一种。
总结说，Iterator实现的__iter__是为了兼容Iterable的接口，从而让Iterator成为Iterable的一种实现。
另外，迭代器是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。就像一个懒加载的工厂，等到有人需要的时候才给它生成值返回，没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。所以，Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
c）通过__getitem__来实现for循环
前面关于可迭代对象的定义是这样的：定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法，那么它就是一个可迭代对象。
但是如果对象没有__iter__，但是实现了__getitem__，会改用下标迭代的方式。
class NoIterable(object):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __getitem__(self, item):
return self.data[item]
no_iter = NoIterable('abcde')
for item in no_iter:
print(item)