【python】1四、彻底理解可迭代对象、迭代器、生成器

原文章地址：https://foofish.net/iterators-vs-generators.html

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，谢谢网友指正。

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/字典解析（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。

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。

   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：

In [34]: lst = [1, 2, 3 ]

In [35]: x = iter(lst)

In [36]: type(lst)
Out[36]: list

In [37]: type(x)
Out[37]: list_iterator

In [42]: x.__next__()
Out[42]: 1

In [43]: x.__next__()
Out[43]: 2

In [44]: next(x)
Out[44]: 3

In [45]: next(x)
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-45-5e4e57af3a97> in <module>()
----> 1 next(x)

StopIteration: 

In [46]:

   这里lst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。x是迭代器，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__方法，该方法返回一个迭代器对象。

当运行代码：

x = [1, 2, 3]
for elem in x:
    ...

实际执行状况是：  

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__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，若是容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常，至于它们究竟是如何实现的这并不重要。

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。

   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。

总结

• 容器是一系列元素的集合，str、list、set、dict、file、sockets对象均可以看做是容器，容器均可以被迭代（用在for，while等语句中），所以他们被称为可迭代对象。

• 可迭代对象实现了__iter__方法，该方法返回一个迭代器对象。

• 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__和__iter__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。