Python迭代器，可迭代对象，生成器

迭代器

迭代器（iterator）有时又称游标（cursor）是程式设计的软件设计模式，可在容器物件（container，例如链表或阵列）上遍访的界面，设计人员无需关心容器物件的内存分配的实现细节。摘自维基百科

也就是说迭代器类似于一个游标，卡到哪里就是哪里，可以通过这个来访问某个可迭代对象的元素；同时，也不是只有Python有这个特性。比如C++的STL中也有这个，如vector<int>::iterator it。下面主要说一下Python中的可迭代对象和迭代器吧。

Python可迭代对象（Iterable）

Python中经常使用for来对某个对象进行遍历，此时被遍历的这个对象就是可迭代对象，像常见的list,tuple都是。如果给一个准确的定义的话，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（这些双下划线方法会在其他章节中全面解释），那么它就是一个可迭代对象。

Python迭代器（iterator）

迭代器是通过next（）来实现的，每调用一次他就会返回下一个元素，当没有下一个元素的时候返回一个StopIteration异常，所以实际上定义了这个方法的都算是迭代器。可以用通过下面例子来体验一下迭代器：

In [38]: s = "ab"In [39]: it = iter（s）In [40]: itOut[40]: <iterator at 0x1068e6d50>In [41]: print it<iterator object at 0x1068e6d50>In [42]: it.next（）Out[42]: "a"In [43]: it.next（）Out[43]: "b"In [44]: it.next（）---------------------------------------------------------------------------StopIteration Traceback （most recent call last）<ipython-input-44-54f0920595b2> in <module>（）----> 1 it.next（）StopIteration:

自己实现一个迭代器，如下（参见官网文档）：

class Reverse:"""Iterator for looping over a sequence backwards."""def __init__（self, data）:self.data = dataself.index = len（data）def __iter__（self）:return selfdef next（self）:if self.index == 0:raise StopIterationself.index = self.index - 1return self.data[self.index]rev = Reverse（"spam"）for char in rev:print char[output]maps

生成器（Generators）

生成器是构造迭代器的最简单有力的工具，与普通函数不同的只有在返回一个值的时候使用yield来替代return，然后yield会自动构建好next（）和iter（）。是不是很省事。例如：

def reverse（data）:for index in range（len（data）-1, -1, -1）:yield data[index]>>> for char in reverse（"golf"）:... print char...flog

生成器最佳应用场景是：你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中，特别是结果集里还包含循环。比方说，循环打印1000000个数，我们一般会使用xrange（）而不是range（），因为前者返回的是生成器，后者返回的是列表（列表消耗大量空间）。

Help on built-in function range in module __builtin__:range（...）range（stop） -> list of integersrange（start, stop[, step]） -> list of integersReturn a list containing an arithmetic progression of integers.range（i, j） returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start （！） defaults to 0.When step is given, it specifies the increment （or decrement）.For example, range（4） returns [0, 1, 2, 3].The end point is omitted！These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.class xrange（object） |xrange（stop） -> xrange object |xrange（start, stop[, step]） -> xrange object | |Like range（）, but instead of returning a list, returns an object that |generates the numbers in the range on demand.For looping, this is |slightly faster than range（） and more memory efficient.

iter（）

将可迭代对象转化为迭代器。

In [113]: s = "abc"In [114]: s.next（）---------------------------------------------------------------------------AttributeErrorTraceback （most recent call last）<ipython-input-114-5e5e6532ea26> in <module>（）----> 1 s.next（）AttributeError: "str" object has no attribute "next"In [115]: it = iter（s）In [116]: it.next（）Out[116]: "a"

生成器表达式

和列表推导式唯一的区别就是中括号换成了小括号，如下：In [119]: num = （i for i in range（10））In [120]: sum（num）Out[120]: 45

参考

Python官方文档

零基础如何入门Python http://www.linuxidc.com/Linux/2016-10/136485.htmUbuntu 14.04安装Python 3.3.5 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101481.htmCentOS上源码安装Python3.4 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111870.htm《Python核心编程第二版》.（Wesley J. Chun ）.[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm《Python开发技术详解》.（周伟,宗杰）.[高清PDF扫描版+随书视频+代码] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htm在CentOS 6.5上安装Python2.7 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-10/136206.htm在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htm本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136948.htm