理解Python迭代对象、迭代器、生成器

做者：zhijun liu
连接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24376869
来源：知乎
著做权归做者全部。商业转载请联系做者得到受权，非商业转载请注明出处。

本文源自RQ做者的一篇博文，原文是Iterables vs. Iterators vs. Generators，俺写的这篇文章是按照本身的理解作的参考翻译，算不上是原文的中译版本，推荐阅读原文。

在了解Python的数据结构时，容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一块儿，不免让初学者一头雾水，我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。

容器(container)

容器是一种把多个元素组织在一块儿的数据结构，容器中的元素能够逐个地迭代获取，能够用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。一般这类数据结构把全部的元素存储在内存中（也有一些特例，并非全部的元素都放在内存，好比迭代器和生成器对象）在Python中，常见的容器对象有：

• list, deque, ....
• set, frozensets, ....
• dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, ....
• tuple, namedtuple, …
• str

容器比较容易理解，由于你就能够把它看做是一个盒子、一栋房子、一个柜子，里面能够塞任何东西。从技术角度来讲，当它能够用来询问某个元素是否包含在其中时，那么这个对象就能够认为是一个容器，好比 list，set，tuples都是容器对象：

>>> assert 1 in [1, 2, 3]      # lists
>>> assert 4 not in [1, 2, 3]
>>> assert 1 in {1, 2, 3}      # sets
>>> assert 4 not in {1, 2, 3}
>>> assert 1 in (1, 2, 3)      # tuples
>>> assert 4 not in (1, 2, 3)

询问某元素是否在dict中用dict的中key：

>>> d = {1: 'foo', 2: 'bar', 3: 'qux'}
>>> assert 1 in d
>>> assert 'foo' not in d  # 'foo' 不是dict中的元素

询问某substring是否在string中：

>>> s = 'foobar'
>>> assert 'b' in s
>>> assert 'x' not in s
>>> assert 'foo' in s

尽管绝大多数容器都提供了某种方式来获取其中的每个元素，但这并非容器自己提供的能力，而是可迭代对象赋予了容器这种能力，固然并非全部的容器都是可迭代的，好比：Bloom filter，虽然Bloom filter能够用来检测某个元素是否包含在容器中，可是并不能从容器中获取其中的每个值，由于Bloom filter压根就没把元素存储在容器中，而是经过一个散列函数映射成一个值保存在数组中。

可迭代对象(iterable)

刚才说过，不少容器都是可迭代对象，此外还有更多的对象一样也是可迭代对象，好比处于打开状态的files，sockets等等。但凡是能够返回一个迭代器的对象均可称之为可迭代对象，听起来可能有点困惑，不要紧，先看一个例子：

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = iter(x)
>>> z = iter(x)
>>> next(y)
1
>>> next(y)
2
>>> next(z)
1
>>> type(x)
<class 'list'>
>>> type(y)
<class 'list_iterator'>

这里x是一个可迭代对象，可迭代对象和容器同样是一种通俗的叫法，并非指某种具体的数据类型，list是可迭代对象，dict是可迭代对象，set也是可迭代对象。y和z是两个独立的迭代器，迭代器内部持有一个状态，该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素。迭代器有一种具体的迭代器类型，好比list_iterator，set_iterator。可迭代对象实现了__iter__和__next__方法（python2中是next方法，python3是__next__方法），这两个方法对应内置函数iter()和next()。__iter__方法返回可迭代对象自己，这使得他既是一个可迭代对象同时也是一个迭代器。

当运行代码：

x = [1, 2, 3]
for elem in x:
    ...

实际执行状况是：

反编译该段代码，你能够看到解释器显示地调用GET_ITER指令，至关于调用iter(x)，FOR_ITER指令就是调用next()方法，不断地获取迭代器中的下一个元素，可是你无法直接从指令中看出来，由于他被解释器优化过了。

>>> import dis
>>> x = [1, 2, 3]
>>> dis.dis('for _ in x: pass')
  1           0 SETUP_LOOP              14 (to 17)
              3 LOAD_NAME                0 (x)
              6 GET_ITER
        >>    7 FOR_ITER                 6 (to 16)
             10 STORE_NAME               1 (_)
             13 JUMP_ABSOLUTE            7
        >>   16 POP_BLOCK
        >>   17 LOAD_CONST               0 (None)
             20 RETURN_VALUE

迭代器(iterator)

那么什么迭代器呢？它是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__next__()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器，至于它是如何实现的这并不重要。

因此，迭代器就是实现了工厂模式的对象，它在你每次你询问要下一个值的时候给你返回。有不少关于迭代器的例子，好比itertools函数返回的都是迭代器对象。

生成无限序列：

>>> from itertools import count
>>> counter = count(start=13)
>>> next(counter)
13
>>> next(counter)
14

从一个有限序列中生成无限序列：

>>> from itertools import cycle
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])
>>> next(colors)
'red'
>>> next(colors)
'white'
>>> next(colors)
'blue'
>>> next(colors)
'red'

从无限的序列中生成有限序列：

>>> from itertools import islice
>>> colors = cycle(['red', 'white', 'blue'])  # infinite
>>> limited = islice(colors, 0, 4)            # finite
>>> for x in limited:                         
...     print(x)
red
white
blue
red

为了更直观地感觉迭代器内部的执行过程，咱们自定义一个迭代器，以斐波那契数列为例：

class Fib:
    def __init__(self):
        self.prev = 0
        self.curr = 1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        value = self.curr
        self.curr += self.prev
        self.prev = value
        return value

>>> f = Fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

Fib既是一个可迭代对象（由于它实现了__iter__方法），又是一个迭代器（由于实现了__next__方法）。实例变量prev和curr用户维护迭代器内部的状态。每次调用next()方法的时候作两件事：

1. 为下一次调用next()方法修改状态
2. 为当前此次调用生成返回结果

迭代器就像一个懒加载的工厂，等到有人须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。

生成器(generator)

生成器算得上是Python语言中最吸引人的特性之一，生成器实际上是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不须要再像上面的类同样写__iter__()和__next__()方法了，只须要一个yiled关键字。 生成器必定是迭代器（反之不成立），所以任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是：

def fib():
    prev, curr = 0, 1
    while True:
        yield curr
        prev, curr = curr, curr + prev

>>> f = fib()
>>> list(islice(f, 0, 10))
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

fib就是一个普通的python函数，它特殊的地方在于函数体中没有return关键字，函数的返回值是一个生成器对象。当执行f=fib()返回的是一个生成器对象，此时函数体中的代码并不会执行，只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。

生成器在Python中是一个很是强大的编程结构，能够用更少地中间变量写流式代码，此外，相比其它容器对象它更能节省内存和CPU，固然它能够用更少的代码来实现类似的功能。如今就能够动手重构你的代码了，但凡看到相似：

def something():
    result = []
    for ... in ...:
        result.append(x)
    return result

均可以用生成器函数来替换：

def iter_something():
    for ... in ...:
        yield x

生成器表达式(generator expression)

生成器表达式是列表推倒式的生成器版本，看起来像列表推导式，可是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。

>>> a = (x*x for x in range(10))
>>> a
<generator object <genexpr> at 0x401f08>
>>> sum(a)
285

总结

容器是一系列元素的集合，在python中str,list,set,dict,file,sockets均可以看做是容器，容器均可以被迭代，所以他们也称为可迭代对象，可迭代对象实现了__iter__方法，迭代器持有一个内部状态的字段，用于记录下次迭代返回值，它实现了__next__方法，迭代器不会一次性把全部元素加载到内存，而是须要的时候才生成返回结果，生成器是一种特殊的迭代器，它的返回值不是经过return而是用yield。