什么是Python迭代器和生成器

什么是Python迭代器和生成器？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

迭代器与可迭代对象

概念

迭代器：是访问数据集合内元素的一种方式，一般用来遍历数据，但是他不能像列表一样使用下标来获取数据，也就是说迭代器是不能返回的。

Iterator：迭代器对象，必须要实现 next 魔法函数

Iterable：可迭代对象，继承 Iterator，必须要实现 iter 魔法函数

比如：

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

返回结果

False
True

在 Pycharm 中使用 alt+b 进去 list 的源码中可以看到，在 list 类中有 iter 魔法函数，也就是说只要实现了 iter 魔法函数，那么这个对象就是可迭代对象。

上面的例子中 a 是一个列表，也是一个可迭代对象，那么如何才能让这个 a 变成迭代器呢？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)

返回结果

True
True
1
----
2
3

可以看到现在 a 是可迭代对象又是一个迭代器，说明列表 a 中有 iter 方法，该方法返回的是迭代器，这个时候使用 next 就可以获取 a 的下一个值，但是要记住迭代器中的数值只能被获取一次。

梳理迭代器 (Iterator) 与可迭代对象 (Iterable) 的区别：

可迭代对象：继承迭代器对象，可以用 for 循环(说明实现了 iter 方法)

迭代器对象：可以用 next 获取下一个值(说明实现了 next 方法)，但是每个值只能获取一次，单纯的迭代器没有实现 iter 魔法函数，所以不能使用 for 循环

只要可以用作 for 循环的都是可迭代对象

只要可以用 next() 函数的都是迭代器对象

列表,字典,字符串是可迭代对象但是不是迭代器对象，如果想变成迭代器对象可以使用 iter() 进行转换

Python 的 for 循环本质上是使用 next() 进行不断调用，for 循环的是可迭代对象，可迭代对象中有 iter 魔法函数，可迭代对象继承迭代器对象，迭代器对象中有 next 魔法函数

一般由可迭代对象变迭代器对象

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可迭代对象

可迭代对象每次使用 for 循环一个数组的时候，本质上会从类中尝试调用 iter 魔法函数，如果类中有 iter 魔法函数的话，会优先调用iter魔法函数，当然这里切记 iter 方法必须要返回一个可以迭代的对象，不然就会报错。

如果没有定义 iter 魔法函数的话，会创建一个默认的迭代器，该迭代器调用 getitem 魔法函数，如果你没有定义 iter 和 getitem 两个魔法函数的话，该类型就不是可迭代对象，就会报错。

比如：

class s:
    def __init__(self,x):
        self.x = x
    def __iter__(self):
        return iter(self.x)
        # 这里必须要返回一个可以迭代的对象
    # def __getitem__(self, item):
    #     return self.x[item]
# iter和getitem其中必须要实现一个
a = s('123')
# 这里的a就是可迭代对象
# 这里不能调用next(a)方法，因为没有定义
for x in a:
    print(x)

这里把注释符去掉返回结果也是一样的，返回结果：

迭代器对象

一开始提起，iter 搭配 Iterable 做可迭代对象，next 搭配 Iterator 做迭代器。next() 接受一个迭代器对象，作用是获取迭代器对象的下一个值，迭代器是用来做迭代的，只会在需要的时候产生数据。

和可迭代对象不同，可迭代对象一开始是把所有的列表放在一个变量中，然后用 getitem 方法不断的返回数值，getitem 中的 item 就是索引值。

但是 next 方法并没有索引值，所以需要自己维护一个索引值，方便获取下一个变量的位置。

class s:
    def __init__(self,x):
        self.x = x
        # 获取传入的对象
        self.index = 0
        # 维护索引值
    def __next__(self):
        try:
            result = self.x[self.index]
            # 获取传入对象的值
        except IndexError:
            # 如果索引值错误
            raise StopIteration
        # 抛出停止迭代
        self.index += 1
        # 索引值+1，用来获取传入对象的下一个值
        return result
        # 返回传入对象的值

a = s([1,2,3])
print(next(a))
print('----------')
for x in a:
# 类中并没有iter或者getitem魔法函数，不能用for循环，会报错
    print(x)

返回结果

Traceback (most recent call last):
1
----------
  File "C:/CODE/Python进阶知识/迭代协议/迭代器.py", line 34, in <module>
    for x in a:
TypeError: 's' object is not iterable

上面一个就是完整的迭代器对象，他是根据自身的索引值来获取传入对象的下一个值，并不是像可迭代对象直接把传入对象读取到内存中，所以对于一些很大的文件读取的时候，可以一行一行的读取内容，而不是把文件的所有内容读取到内存中。

生成器

生成器：函数中只要有 yield，这个函数就会变成生成器。每次运行到 yield 的时候，函数会暂停，并且保存当前的运行状态，返回返回当前的数值，并在下一次执行 next 方法的时候，又从当前位置继续往下走。

简单用法

举个例子：

def gen():
    yield 1
    # 返回一个对象，这个对象的值是1
def ret():
    return 1
    # 返回一个数字1
g = gen()
r = ret()
print(g,r)
print(next(g))

返回结果

<generator object gen at 0x000001487FDA2D58> 1
1

看完上述内容，你们掌握什么是Python迭代器和生成器的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！