Python里的可迭代对象、迭代器与生成器有何不同?
如何判断一个对象是否是可迭代的,什是迭代器,以及什么是又生成器?下图可以清晰的表示可迭代对象, 迭代器, 生成器之间的关系
【可迭代对象(Iterable)】可迭代对象的概念比迭代器要广很多,从上图可以看到,可迭代对象包括迭代器,而生成器又是一种特殊的迭代器。通俗的讲可以通过for循环遍历的对象都是可迭代对象。准确的讲,一个实现了__iter__()`方法的对象就是可迭代对象,判断一个对象是不是可迭代,有两种方法:
1.通过dir函数获取某个对象的所有属性和方法,只要这个对象实现了__iter()__方法,那么它就是可迭代对象, 如下:dir([1, 2, 3])
# 输出 [..., '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__',...]2.通过isinstance()函数,判断一个对象是否是Iterable类型from collections import Iterable
print(isinstance([1, 2, 3], Iterable))
# 输出 True既然可以被for循环遍历的对象就是可迭代对象,那是否可迭代对象都可以通过for循环遍历呢?现在可以自己定义一个可迭代对象做一下验证from collections import Iterable
class MyIter: def __iter__(self): pass my_iter = MyIter() print(isinstance(my_iter, Iterable)) # 输出 True for i in my_iter: pass
# 输出 TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'上述代码证明不是所有的可迭代对象都可以被for循环遍历,前提是必须正确的实现__iter__()方法,让可迭代对象返回一个迭代器。所以看到这里大家可以认为,for循环遍历的对象必须是一个可以返回迭代器的可迭代对象。
二、【迭代器对象(iterator)】上面已经介绍过,一个可迭代对象要正确的实现__iter__()方法让其返回一个迭代器,最终才可以被for循环遍历。那么究竟要返回一个什么样的东西才叫迭代器呢?官方定义如下:1.迭代器是一个对象,该对象代表了一个数据流。2.重复调用迭代器的__next__方法(或将迭代器对象当作参数传入內置函数next()中)将依次返回数据流中的元素。3.当数据流中无可返回元素时,则抛出StopIteration异常。4.迭代器必须拥有__iter__方法,该方法返回迭代器对象自身通俗的讲就是迭代器对象必须同时实现__iter__()方法和__next()__方法。for循环在遍历一个可迭代对象的时候,底层机制为1.先调用其__iter__()方法获取到其对应的迭代器对象;2.并不断调用迭代器对象的__next__()方法获取下一个元素;3.最终遇到StopIteration异常结束列表是迭代器吗?这里有一个重要的问题需要大家思考一下:列表可以被for循环遍历,那列表是不是迭代器呢?# for循环遍历list的代码如下:
my_list = [1, 2, 3] for i in my_list: print(i) # 输出 1, 2, 3按照官方的迭代器的定义,我们只需要做如下操作就可以验证列表是不是迭代器:my_list = [1, 2, 3] next(my_list)
# 输出 TypeError: 'list' object is not an iterator答案很明显,list并不是一个迭代器,我们进一步看看list具有哪些属性和方法:
dir(my_list) # 输出 ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', # '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', # '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
可以很清楚的看到,list并没有实现__next__()方法,所以它不是一个迭代器。在使用for循环对list进行遍历的时候,是Python底层调用了iter()方法,帮我们获取到了list对应的迭代器,如下:print(iter(my_list))
# 输出 <list_iterator object at 0x7fccb81ca7c0>
print(my_list.__iter__())
# 输出 <list_iterator object at 0x7fccb81ca7c0>那么list对应的迭代器又实现了哪些属性和方法呢:dir(iter(my_list))
# 输出 ['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__length_hint__', # '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
显而易见,list对应的迭代器对象实现了__next__()方法,所以可以验证一下:>>> my_iter = my_list.__iter__()
>>> my_iter.__next__() 1 >>> my_iter.__next__() 2 >>> my_iter.__next__() 3 >>> my_iter.__next__() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration从上述代码可以看出:我们可以对my_list通过__iter__()返回的迭代器对象执行__next__()方法并且每次对my_iter执行__next__()方法后,my_iter都会发生变化,但my_list却是不变的综上,for循环遍历list其实本质在做的事情如下:my_iter = iter(my_list)
while True: try: print(next(my_iter)) except StopIteration: break # 输出 1, 2, 3 # iter(my_iter) 等价于 my_list.__iter__() # next(my_iter) 等价于 my_iter.__next__()
所以最终可以得出的结论是:1.for循环遍历的并不是可迭代对象本身,而是其对应的迭代器对象2.可迭代对象对应的迭代器对象遍历结束后就会失效,无法回到起始位置3.可以多次对可迭代对象进行遍历,是因为每次都会调用iter()方法生成该可迭代对象的新的迭代器对象迭代器的优点:迭代器最大的好处就是节省内存在Python中,文件对象也是一个迭代器,我们可以做如下验证:
>>> f = open("test.txt") >>> dir(f) ['_CHUNK_SIZE', '__class__', '__del__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__enter__', '__eq__', '__exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '_checkClosed', '_checkReadable', '_checkSeekable', '_checkWritable', '_finalizing', 'buffer', 'close', 'closed', 'detach', 'encoding', 'errors', 'fileno', 'flush', 'isatty', 'line_buffering', 'mode', 'name', 'newlines', 'read', 'readable', 'readline', 'readlines', 'reconfigure', 'seek', 'seekable', 'tell', 'truncate', 'writable', 'write', 'write_through', 'writelines'] >>> type(f) <class '_io.TextIOWrapper'> >>> from collections import Iterator >>> isinstance(f, Iterator) True
既然文件对象也是一个迭代器,那我们假设一个场景:此时有一个很大的文本文件需要读取,常规的做法是:
with open("test.txt") as f: data = f.readlines() for line in data: pass
上述代码可以将文件内容全部读取出来,并按行保存为数组赋值给data,那么可想而知当文件内容很多时,data就会占用很大的内存。但我们可以运用迭代器的性质来很好的做出优化:
with open("test.txt") as f: for line in f: pass
因为文件对象f是一个迭代器,所以理所当然可以对其使用for循环遍历。而for循环遍历时第一步就是调用iter()函数获取到f到迭代器对象(此处f到迭代器对象就是自身),接下来就是每次循环的时候调用__next__()函数来获取下一行。所以利用迭代器可以很大程度的节省内存,只有在调用next()方法时才会去获取下一个元素,这样可以避免一次性的加载很大的对象导致占用内存过多,而是在需要时才进行惰性计算三、【生成器对象(Generator)】从开头的图中大家已经可以看出来,生成器是一种特殊的迭代器。至于为什么叫生成器?主要是因为生成器函数并没有一次性将所有的元素都返回,而是每调用__next__()方法一次,生成一个元素,顾名思义叫做生成器。那这不就是迭代器吗?确实生成器就是一种迭代器,它具有迭代器所有的特点,只不过在Python中更轻量,更优雅,生成器主要有两种形式:1.通过函数创建,称作generator function2.通过推导式创建,例如g=(x2 for x in range(10)),称作generator expression生成器对象是一种特殊的Iterator函数,它会在执行过程中保存执行的上下文环境,并在下次循环中从yield语句后继续执行,生成器的标志就是yield关键字。所以生成器和迭代器最大的区别就是:迭代器是一种宽泛的概念,大家可以将其理解为一种抽象的描述,平时我们并不会感知到,因为大多数的迭代器都有Python内置方法帮我们实现了,而生成器就是平时编程过程中经常会使用到的一种迭代器而已。四、【终极示例】这里给大家分别用普通方法,迭代器以及生成器三种方式实现求解斐波那契数列,并遍历从1到100000点结果:传统方式:
def fibonacci_fun(num): numlist = [0,1] for i in range(num-1): numlist.append(numlist[-2]+numlist[-1]) return numlist[1:] res = fibonacci_fun(100000) for i in res: print(i)迭代器:class Fibonacci_Iterator: def __init__(self,counts): self.start = 0 self.end = 1 self.counts = counts self.time = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.time >= self.counts: raise StopIteration else: self.time += 1 self.start,self.end = self.end,self.start + self.end return self.start f_iter = Fibonacci_Iterator(100000) for i in f_iter: print(i)生成器:def fibonacci_generator(counts): start = 0 end = 1 for _ in range(counts): start,end = end,end+start yield start f_gene = fibonacci_generator(100000) for i in f_gene: print(i)
大家可以从上面的代码中看出:1.传统方法求遍历解时需要一次性算出所有的元素,并将其保存在一个列表中返回;2.迭代器求解遍历时只会在for循环每次隐式调用__next__()方法时才求解;3.生成器的实现则最为优雅,代码执行到yield会暂停,把结果返回出来,再次隐式调用__next__()启动生成器的时候会在暂停的位置继续往下执行【总结】关于可迭代对象,迭代器,生成器的讲解在我看来是刚接触Python时最为难理解的部分,这篇文章也只是较为粗浅给大家讲解,相信大家会在后续的编程中会对今天的概念有更为深刻的理解和运用。
链接:https://www.zhihu.com/question/20829330/answer/2320711618
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print dir; print bytes; print xA; print xB; main Printf函数通过F#的反射机制和.NET的ToString方法来解析“%A”模式,适用于任何类型的值,也可以通过F#中的print_any和print_to_string函数来完成类似的功能。值和函数(Values and Functions) 在F#中函数也是值,F#处理它们的语法也是类似的。 let n = 10let add a b = a + blet addFour = add 4let result = addFour n printfn "result = %i" result 可以看到定义值n和函数add的语法很类似,只不过add还有两个参数。对于add来说a + b的值自动作为其返回值,也就是说在F#中我们不需要显式地为函数定义返回值。对于函数addFour来说,它定义在add的基础上,它只向add传递了一个参数,这样对于不同的参数addFour将返回不同的值。考虑数学中的函数概念,F(x, y) = x + y,G(y) = F(4, y),实际上G(y) = 4 + y,G也是一个函数,它接收一个参数,这个地方是不是很类似?这种只向函数传递部分参数的特性称为函数的柯里化(curried function)。 当然对某些函数来说,传递部分参数是无意义的,此时需要强制提供所有参数,可是将参数括起来,将它们转换为元组(tuple)。下面的例子将不能编译通过: let sub(a, b) = a - blet subFour = sub 4 必须为sub提供两个参数,如sub(4, 5),这样就很像C#中的方法调用了。 对于这两种方式来说,前者具有更高的灵活性,一般可优先考虑。 如果函数的计算过程中需要定义一些中间值,我们应当将这些行进行缩进: let halfWay a b = let dif = b - a let mid = dif / 2 mid + a 需要注意的是,缩进时要用空格而不是Tab,如果你不想每次都按几次空格键,可以在VS中设置,将Tab字符自动转换为空格;虽然缩进的字符数没有限制,但一般建议用4个空格。而且此时一定要用在文件开头添加#light指令。作用域(Scope)作用域是编程语言中的一个重要的概念,它表示在何处可以访问(使用)一个标识符或类型。所有标识符,不管是函数还是值,其作用域都从其声明处开始,结束自其所处的代码块。对于一个处于最顶层的标识符而言,一旦为其赋值,它的值就不能修改或重定义了。标识符在定义之后才能使用,这意味着在定义过程中不能使用自身的值。 let defineMessage = let message = "Help me" print_endline message // error 对于在函数内部定义的标识符,一般而言,它们的作用域会到函数的结束处。 但可使用let关键字重定义它们,有时这会很有用,对于某些函数来说,计算过程涉及多个中间值,因为值是不可修改的,所以我们就需要定义多个标识符,这就要求我们去维护这些标识符的名称,其实是没必要的,这时可以使用重定义标识符。但这并不同于可以修改标识符的值。你甚至可以修改标识符的类型,但F#仍能确保类型安全。所谓类型安全,其基本意义是F#会避免对值的错误操作,比如我们不能像对待字符串那样对待整数。这个跟C#也是类似的。 let changeType = let x = 1 let x = "change me" let x = x + 1 print_string x 在本例的函数中,第一行和第二行都没问题,第三行就有问题了,在重定义x的时候,赋给它的值是x + 1,而x是字符串,与1相加在F#中是非法的。 另外,如果在嵌套函数中重定义标识符就更有趣了。 let printMessages = let message = "fun value" printfn "%s" message; let innerFun = let message = "inner fun value" printfn "%s" message innerFun printfn "%s" message printMessages 打印结果: fun value inner fun valuefun value 最后一次不是inner fun value,因为在innerFun仅仅将值重新绑定而不是赋值,其有效范围仅仅在innerFun内部。递归(Recursion)递归是编程中的一个极为重要的概念,它表示函数通过自身进行定义,亦即在定义处调用自身。在FP中常用于表达命令式编程的循环。很多人认为使用递归表示的算法要比循环更易理解。 使用rec关键字进行递归函数的定义。看下面的计算阶乘的函数: let rec factorial x = match x with | x when x < 0 -> failwith "value must be greater than or equal to 0" | 0 -> 1 | x -> x * factorial(x - 1) 这里使用了模式匹配(F#的一个很棒的特性),其C#版本为: public static long Factorial(int n) { if (n < 0) { throw new ArgumentOutOfRangeException("value must be greater than or equal to 0"); } if (n == 0) { return 1; } return n * Factorial (n - 1); } 递归在解决阶乘、Fibonacci数列这样的问题时尤为适合。但使用的时候要当心,可能会写出不能终止的递归。匿名函数(Anonymous Function) 定义函数的时候F#提供了第二种方式:使用关键字fun。有时我们没必要给函数起名,这种函数就是所谓的匿名函数,有时称为lambda函数,这也是C#3.0的一个新特性。比如有的函数仅仅作为一个参数传给另一个函数,通常就不需要起名。在后面的“列表”一节中你会看到这样的例子。除了fun,我们还可以使用function关键字定义匿名函数,它们的区别在于后者可以使用模式匹配(本文后面将做介绍)特性。看下面的例子: let x = (fun x y -> x + y) 1 2let x1 = (function x -> function y -> x + y) 1 2let x2 = (function (x, y) -> x + y) (1, 2) 我们可优先考虑fun,因为它更为紧凑,在F#类库中你能看到很多这样的例子。 注意:本文中的代码均在F# 1.9.4.17版本下编写,在F# CTP 1.9.6.0版本下可能不能通过编译。 F#系列随笔索引页面
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