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摘要：來說說迭代器和生成器，還有可迭代對(duì)象和生成器表達(dá)式。有點(diǎn)繞是不是，其實(shí)，一般只要知道可迭代對(duì)象以及它是如何實(shí)現(xiàn)的就行了，中常常用生成器來代替迭代器，可以說，生成器就是迭代器。
來說說迭代器和生成器，還有可迭代對(duì)象和生成器表達(dá)式。
之前簡單的提到過，一個(gè)對(duì)象是可迭代的可以理解為能夠使用for循環(huán)。這樣說其實(shí)不太準(zhǔn)確，某個(gè)對(duì)象可迭代是因?yàn)樗鼉?nèi)部實(shí)現(xiàn)了$__iter__$這個(gè)特殊方法。比如在python中，序列類型（列表，元組這些）都是可以迭代的，因?yàn)閮?nèi)部都有$__iter__$方法的實(shí)現(xiàn)。
不過，其實(shí)我們不用特別的實(shí)現(xiàn)$__iter__$方法，只要實(shí)現(xiàn)了$__getitem__$方法就可以。這個(gè)方法我之前介紹過，實(shí)現(xiàn)它之后就可以進(jìn)行切片以及迭代操作。為什么？因?yàn)樵趯?duì)一個(gè)對(duì)象迭代時(shí)如果找不到$__iter__$方法，python會(huì)自動(dòng)去尋找$__getitem__$方法，然后構(gòu)造一個(gè)迭代器，從0開始獲取元素。
說了半天，迭代器又是什么東西？可迭代對(duì)象，迭代器，這兩個(gè)是一樣的嗎？
迭代器是實(shí)現(xiàn)了$__next__$特殊方法的對(duì)象，而可迭代對(duì)象實(shí)現(xiàn)了$__iter__$方法，如果你需要迭代器能夠迭代自身，也需要實(shí)現(xiàn)$__iter__$方法。要注意的是，可迭代的對(duì)象必須實(shí)現(xiàn)$__iter__$方法，但不能實(shí)現(xiàn) $__next__$ 方法。
在迭代器中實(shí)現(xiàn)了$__next__$方法，你就能使用next(data)來依次產(chǎn)出數(shù)據(jù)，如果此時(shí)沒有數(shù)據(jù)了，就會(huì)產(chǎn)生異常。像生孩子一樣，next一下生一個(gè)。
有點(diǎn)繞是不是，其實(shí)，一般只要知道可迭代對(duì)象以及它是如何實(shí)現(xiàn)的就行了，python 中常常用生成器來代替迭代器，可以說，生成器就是迭代器。因?yàn)樯善饕矊?shí)現(xiàn)了$__iter__$和$__next__$方法。
python中還有一個(gè)iter函數(shù)用來生成迭代器，比如把一個(gè)列表放進(jìn)去，就可以使用next方法來一個(gè)個(gè)調(diào)用了。
說了這么多，來看個(gè)例子。
data = [1, 2, 3, 4]
# data是列表，是個(gè)可迭代對(duì)象
# 使用循環(huán)迭代
for i, j in enumerate(data):
print(i, j)
# 生成一個(gè)迭代器
d = iter(data)
# 調(diào)用next
next(d)
# 調(diào)用四次之后就會(huì)產(chǎn)生異常
0 1 1 2 2 3 3 4 1
我們來自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)迭代器。
# 從后往前產(chǎn)出列表中的數(shù)據(jù)
class ReverseList:
def __init__(self, item):
#用range構(gòu)造一個(gè)列表
self.list = list(range(item))
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
try:
return self.list.pop()
except:
raise StopIteration
用一下試試。
data = ReverseList(4) # 調(diào)用next，從后往前產(chǎn)出數(shù)據(jù) print(next(data)) print(next(data)) print(next(data)) print(next(data)) # 如果繼續(xù)調(diào)用，會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤，因?yàn)闆]有數(shù)據(jù)可產(chǎn)出了 print(next(data))
3 2 1 0 --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last)in __next__(self) 12 try: ---> 13 return self.list.pop() 14 except: IndexError: pop from empty list During handling of the above exception, another exception occurred: StopIteration Traceback (most recent call last) in () 7 print(next(data)) 8 # 如果繼續(xù)調(diào)用，會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤，因?yàn)闆]有數(shù)據(jù)可產(chǎn)出了 ----> 9 print(next(data)) in __next__(self) 13 return self.list.pop() 14 except: ---> 15 raise StopIteration StopIteration:
那什么又是生成器？
在程序設(shè)計(jì)中，內(nèi)存是個(gè)很寶貴的東西，占用太多的內(nèi)存總是不好的，生成器的作用就是我先把你的數(shù)據(jù)表示出來，但是實(shí)際上并不占用內(nèi)存空間，只有在你調(diào)用它時(shí)才會(huì)占用。一般情況下，比如你定義了一個(gè)列表，會(huì)自動(dòng)的使用一段內(nèi)存空間。
在 python中，只要定義了yield關(guān)鍵字的函數(shù)就是生成器。上面說了，生成器就是迭代器，你可以進(jìn)行迭代操作（循環(huán)），調(diào)用next來一個(gè)個(gè)產(chǎn)出數(shù)據(jù)。
def gen123():
yield 1
yield 2
yield 3
for i in gen123():
print(i)
g = gen123()
print(next(g))
1 2 3 1
雖然說生成器就是迭代器，但是在python的定義中，迭代器用來遍歷集合，從中產(chǎn)出元素，而生成器無需遍歷集合就能生成值，比如range()函數(shù)，生成器不僅能夠產(chǎn)出集合中的元素，還可以產(chǎn)出派生自元素的其他值。
我在上一篇文章（Python奇遇記：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)窺探2）中提到過生成器表達(dá)式，只介紹了一下它的用法，那么生成器表達(dá)式是什么東西？
其實(shí)，生成器表達(dá)式就是生成器的快速實(shí)現(xiàn)而已，類似于之前講過的具名元組。有些時(shí)候需要快速的生成一段數(shù)據(jù)，使用生成器表達(dá)式即可，無需定義函數(shù)再調(diào)用。
本人才疏學(xué)淺，上文中難免有些錯(cuò)誤，還請(qǐng)各位品評(píng)指正。如果覺得寫的還行，歡迎關(guān)注我的公眾號(hào)MLGroup,帶你走進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的世界。
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