什么是Python迭代器和生成器

什么是Python迭代器和生成器？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

迭代器與可迭代對象

概念

迭代器：是訪問數據集合內元素的一種方式，一般用來遍歷數據，但是他不能像列表一樣使用下標來獲取數據，也就是說迭代器是不能返回的。

Iterator：迭代器對象，必須要實現 next 魔法函數

Iterable：可迭代對象，繼承 Iterator，必須要實現 iter 魔法函數

比如：

from collections import Iterable,Iterator
a = [1,2,3]
print(isinstance(a,Iterator))
print(isinstance(a,Iterable))

返回結果

False
True

在 Pycharm 中使用 alt+b 進去 list 的源碼中可以看到，在 list 類中有 iter 魔法函數，也就是說只要實現了 iter 魔法函數，那么這個對象就是可迭代對象。

上面的例子中 a 是一個列表，也是一個可迭代對象，那么如何才能讓這個 a 變成迭代器呢？使用 iter() 即可。

from collections import Iterable,Iterator
a = [1,2,3]
a = iter(a)
print(isinstance(a,Iterator))
print(isinstance(a,Iterable))
print(next(a))
print('----')
for x in a:
    print(x)

返回結果

True
True
1
----
2
3

可以看到現在 a 是可迭代對象又是一個迭代器，說明列表 a 中有 iter 方法，該方法返回的是迭代器，這個時候使用 next 就可以獲取 a 的下一個值，但是要記住迭代器中的數值只能被獲取一次。

梳理迭代器 (Iterator) 與可迭代對象 (Iterable) 的區別：

可迭代對象：繼承迭代器對象，可以用 for 循環(說明實現了 iter 方法)

迭代器對象：可以用 next 獲取下一個值(說明實現了 next 方法)，但是每個值只能獲取一次，單純的迭代器沒有實現 iter 魔法函數，所以不能使用 for 循環

只要可以用作 for 循環的都是可迭代對象

只要可以用 next() 函數的都是迭代器對象

列表,字典,字符串是可迭代對象但是不是迭代器對象，如果想變成迭代器對象可以使用 iter() 進行轉換

Python 的 for 循環本質上是使用 next() 進行不斷調用，for 循環的是可迭代對象，可迭代對象中有 iter 魔法函數，可迭代對象繼承迭代器對象，迭代器對象中有 next 魔法函數

一般由可迭代對象變迭代器對象

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可迭代對象

可迭代對象每次使用 for 循環一個數組的時候，本質上會從類中嘗試調用 iter 魔法函數，如果類中有 iter 魔法函數的話，會優先調用iter魔法函數，當然這里切記 iter 方法必須要返回一個可以迭代的對象，不然就會報錯。

如果沒有定義 iter 魔法函數的話，會創建一個默認的迭代器，該迭代器調用 getitem 魔法函數，如果你沒有定義 iter 和 getitem 兩個魔法函數的話，該類型就不是可迭代對象，就會報錯。

比如：

class s:
    def __init__(self,x):
        self.x = x
    def __iter__(self):
        return iter(self.x)
        # 這里必須要返回一個可以迭代的對象
    # def __getitem__(self, item):
    #     return self.x[item]
# iter和getitem其中必須要實現一個
a = s('123')
# 這里的a就是可迭代對象
# 這里不能調用next(a)方法，因為沒有定義
for x in a:
    print(x)

這里把注釋符去掉返回結果也是一樣的，返回結果：

迭代器對象

一開始提起，iter 搭配 Iterable 做可迭代對象，next 搭配 Iterator 做迭代器。next() 接受一個迭代器對象，作用是獲取迭代器對象的下一個值，迭代器是用來做迭代的，只會在需要的時候產生數據。

和可迭代對象不同，可迭代對象一開始是把所有的列表放在一個變量中，然后用 getitem 方法不斷的返回數值，getitem 中的 item 就是索引值。

但是 next 方法并沒有索引值，所以需要自己維護一個索引值，方便獲取下一個變量的位置。

class s:
    def __init__(self,x):
        self.x = x
        # 獲取傳入的對象
        self.index = 0
        # 維護索引值
    def __next__(self):
        try:
            result = self.x[self.index]
            # 獲取傳入對象的值
        except IndexError:
            # 如果索引值錯誤
            raise StopIteration
        # 拋出停止迭代
        self.index += 1
        # 索引值+1，用來獲取傳入對象的下一個值
        return result
        # 返回傳入對象的值

a = s([1,2,3])
print(next(a))
print('----------')
for x in a:
# 類中并沒有iter或者getitem魔法函數，不能用for循環，會報錯
    print(x)

返回結果

Traceback (most recent call last):
1
----------
  File "C:/CODE/Python進階知識/迭代協議/迭代器.py", line 34, in <module>
    for x in a:
TypeError: 's' object is not iterable

上面一個就是完整的迭代器對象，他是根據自身的索引值來獲取傳入對象的下一個值，并不是像可迭代對象直接把傳入對象讀取到內存中，所以對于一些很大的文件讀取的時候，可以一行一行的讀取內容，而不是把文件的所有內容讀取到內存中。

生成器

生成器：函數中只要有 yield，這個函數就會變成生成器。每次運行到 yield 的時候，函數會暫停，并且保存當前的運行狀態，返回返回當前的數值，并在下一次執行 next 方法的時候，又從當前位置繼續往下走。

簡單用法

舉個例子：

def gen():
    yield 1
    # 返回一個對象，這個對象的值是1
def ret():
    return 1
    # 返回一個數字1
g = gen()
r = ret()
print(g,r)
print(next(g))

返回結果

<generator object gen at 0x000001487FDA2D58> 1
1

看完上述內容，你們掌握什么是Python迭代器和生成器的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！