草根學Python（七） 迭代器和生成器

前言

這篇博客寫了很久，其實寫每一篇博客用的時間還是挺長的，不夠這有利於自己的學習，也想分享一下。之前也說了創建了一個微信群，Python 學習討論群，現在只有 40 個左右的小夥伴，如果有興趣加入學習討論的話，可以加我微信:androidwed,拉你進群。想看回之前的文章，也可以通過 Gitbook 查看，歡迎提出問題和點下 star，及時查看更新。

目錄

一、迭代

什麼叫做迭代？

比如在 Java 中，我們通過 List 集合的下標來遍歷 List 集合中的元素，在 Python 中，給定一個 list 或 tuple，我們可以通過 for 循環來遍歷這個 list 或 tuple ，這種遍歷就是迭代。

可是，Python 的 for 循環抽象程度要高於 Java 的 for 循環的，為什麼這麼說呢？因為 Python 的 for 循環不僅可以用在 list 或tuple 上，還可以作用在其他可迭代對象上。也就是說，只要是可迭代的對象，無論有沒有下標，都是可以迭代的。

比如：

# -*- coding: UTF-8 -*-nn# 1、for 循環迭代字元串nfor char in liangdianshui :n print ( char , end = )nnprint(n)nn# 2、for 循環迭代 listnlist1 = [1,2,3,4,5]nfor num1 in list1 :n print ( num1 , end = )nnprint(n)nn# 3、for 循環也可以迭代 dict （字典）ndict1 = {name:兩點水,age:23,sex:男}nnfor key in dict1 : # 迭代 dict 中的 keyn print ( key , end = )nnprint(n)nnfor value in dict1.values() : # 迭代 dict 中的 valuen print ( value , end = )nnprint (n)nn# 如果 list 裡面一個元素有兩個變數，也是很容易迭代的nfor x , y in [ (1,a) , (2,b) , (3,c) ] :n print ( x , y )n

輸出的結果如下：

l i a n g d i a n s h u i nn1 2 3 4 5 nnname age sex nn兩點水 23 男 nn1 an2 bn3 cn

二、Python 迭代器

上面簡單的介紹了一下迭代，迭代是 Python 最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。現在正式進入主題：迭代器，迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。

迭代器只能往前不會後退。

迭代器有兩個基本的方法：iter() 和 next(),且字元串，列表或元組對象都可用於創建迭代器，迭代器對象可以使用常規 for 語句進行遍歷，也可以使用 next() 函數來遍歷。

具體的實例：

# 1、字元創創建迭代器對象nstr1 = liangdianshuiniter1 = iter ( str1 )nn# 2、list對象創建迭代器nlist1 = [1,2,3,4]niter2 = iter ( list1 )nn# 3、tuple(元祖) 對象創建迭代器ntuple1 = ( 1,2,3,4 )niter3 = iter ( tuple1 )nn# for 循環遍歷迭代器對象nfor x in iter1 :n print ( x , end = )nnprint(n------------------------)nn# next() 函數遍歷迭代器nwhile True :n try :n print ( next ( iter3 ) )n except StopIteration :n breakn

最後輸出的結果：

l i a n g d i a n s h u i n------------------------n1n2n3n4n

三、lsit 生成式（列表生成式）

1、創建 list 的方式

之前經過我們的學習，都知道如何創建一個 list ，可是有些情況，用賦值的形式創建一個 list 太麻煩了，特別是有規律的 list ，一個一個的寫，一個一個賦值，太麻煩了。比如要生成一個有 30 個元素的 list ，裡面的元素為 1 - 30 。我們可以這樣寫：

# -*- coding: UTF-8 -*-nnlist1=list ( range (1,31) )nprint(list1)n

輸出的結果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]n

這個其實在之前也有提到過：比如有個例子，列印九九乘法表，用這個方法其實就幾句代碼就可以了，具體可以看之前的這個章節：條件語句和循環語句綜合實例

但是，如果用到 list 生成式，可以一句代碼就生成九九乘法表了。具體看代碼：

print(n.join([ .join (%dx%d=%2d % (x,y,x*y) for x in range(1,y+1)) for y in range(1,10)]))n

最後輸出的結果：

1x1= 1n1x2= 2 2x2= 4n1x3= 3 2x3= 6 3x3= 9n1x4= 4 2x4= 8 3x4=12 4x4=16n1x5= 5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25n1x6= 6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36n1x7= 7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49n1x8= 8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64n1x9= 9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81n

不過，這裡我們先要了解如何創建 list 生成式

2、list 生成式的創建

首先，lsit 生成式的語法為：

[expr for iter_var in iterable] n[expr for iter_var in iterable if cond_expr]n

第一種語法：首先迭代 iterable 里所有內容，每一次迭代，都把 iterable 里相應內容放到iter_var 中，再在表達式中應用該 iter_var 的內容，最後用表達式的計算值生成一個列表。

第二種語法：加入了判斷語句，只有滿足條件的內容才把 iterable 里相應內容放到 iter_var 中，再在表達式中應用該 iter_var 的內容，最後用表達式的計算值生成一個列表。

其實不難理解的，因為是 list 生成式，因此肯定是用 [] 括起來的，然后里面的語句是把要生成的元素放在前面，後面加 for 循環語句或者 for 循環語句和判斷語句。

例子：

# -*- coding: UTF-8 -*-nlsit1=[x * x for x in range(1, 11)]nprint(lsit1)n

輸出的結果：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]n

可以看到，就是把要生成的元素 x * x 放到前面，後面跟 for 循環，就可以把 list 創建出來。那麼 for 循環後面有 if 的形式呢？又該如何理解：

# -*- coding: UTF-8 -*-nlsit1= [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]nprint(lsit1)n

輸出的結果：

[4, 16, 36, 64, 100]n

這個例子是為了求 1 到 10 中偶數的平方根，上面也說到， x * x 是要生成的元素，後面那部分其實就是在 for 循環中嵌套了一個 if 判斷語句。

那麼有了這個知識點，我們也可以猜想出，for 循環裡面也嵌套 for 循環。具體示例：

# -*- coding: UTF-8 -*-nlsit1= [(x+1,y+1) for x in range(3) for y in range(5)] nprint(lsit1)n

輸出的結果：

[(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 1), (3, 2), (3, 3), (3, 4), (3, 5)]n

其實知道了 list 生成式是怎樣組合的，就不難理解這個東西了。因為 list 生成式只是把之前學習的知識點進行了組合，換成了一種更簡潔的寫法而已。

四、生成器

1、為什麼需要生成器

通過上面的學習，可以知道列表生成式，我們可以直接創建一個列表。但是，受到內存限制，列表容量肯定是有限的。而且，創建一個包含 1000 萬個元素的列表，不僅佔用很大的存儲空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素佔用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在循環的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必創建完整的 list，從而節省大量的空間。在 Python 中，這種一邊循環一邊計算的機制，稱為生成器：generator。

在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱為生成器（generator）。

跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。

在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前所有的運行信息，返回yield的值。並在下一次執行 next()方法時從當前位置繼續運行。

那麼如何創建一個生成器呢？

2、生成器的創建

最簡單最簡單的方法就是把一個列表生成式的 [] 改成 ()

# -*- coding: UTF-8 -*-ngen= (x * x for x in range(10))nprint(gen)n

輸出的結果：

generator object at 0x0000000002734A40n

創建 List 和 generator 的區別僅在於最外層的 [] 和 () 。但是生成器並不真正創建數字列表， 而是返回一個生成器，這個生成器在每次計算出一個條目後，把這個條目「產生」 ( yield ) 出來。 生成器表達式使用了「惰性計算」 ( lazy evaluation，也有翻譯為「延遲求值」，我以為這種按需調用 call by need 的方式翻譯為惰性更好一些)，只有在檢索時才被賦值（ evaluated ），所以在列表比較長的情況下使用內存上更有效。

那麼竟然知道了如何創建一個生成器，那麼怎麼查看裡面的元素呢？

3、遍歷生成器的元素

按我們的思維，遍歷用 for 循環，對了，我們可以試試：

# -*- coding: UTF-8 -*-ngen= (x * x for x in range(10))nnfor num in gen :n print(num)n

沒錯，直接這樣就可以遍歷出來了。當然，上面也提到了迭代器，那麼用 next() 可以遍歷嗎？當然也是可以的。

4、以函數的形式實現生成器

上面也提到，創建生成器最簡單最簡單的方法就是把一個列表生成式的 [] 改成 ()。為啥突然來個以函數的形式來創建呢？

其實生成器也是一種迭代器，但是你只能對其迭代一次。這是因為它們並沒有把所有的值存在內存中，而是在運行時生成值。你通過遍歷來使用它們，要麼用一個「for」循環，要麼將它們傳遞給任意可以進行迭代的函數和結構。而且實際運用中，大多數的生成器都是通過函數來實現的。那麼我們該如何通過函數來創建呢？

先不急，來看下這個例子：

# -*- coding: UTF-8 -*-ndef my_function():n for i in range(10):n print ( i )nnmy_function()n

輸出的結果：

0n1n2n3n4n5n6n7n8n9n

如果我們需要把它變成生成器，我們只需要把 print ( i ) 改為 yield i 就可以了，具體看下修改後的例子：

# -*- coding: UTF-8 -*-ndef my_function():n for i in range(10):n yield innprint(my_function())n

輸出的結果：

generator object my_function at 0x0000000002534A40n

但是，這個例子非常不適合使用生成器，發揮不出生成器的特點，生成器的最好的應用應該是：你不想同一時間將所有計算出來的大量結果集分配到內存當中，特別是結果集里還包含循環。因為這樣會耗很大的資源。

比如下面是一個計算斐波那契數列的生成器：

# -*- coding: UTF-8 -*-ndef fibon(n):n a = b = 1n for i in range(n):n yield an a, b = b, a + bnn# 引用函數nfor x in fibon(1000000):n print(x , end = )n

運行的效果：

你看，運行一個這麼打的參數，也不會說有卡死的狀態，因為這種方式不會使用太大的資源。這裡，最難理解的就是 generator 和函數的執行流程不一樣。函數是順序執行，遇到 return 語句或者最後一行函數語句就返回。而變成 generator 的函數，在每次調用 next() 的時候執行，遇到 yield語句返回，再次執行時從上次返回的 yield 語句處繼續執行。

比如這個例子：

# -*- coding: UTF-8 -*-ndef odd():n print ( step 1 )n yield ( 1 )n print ( step 2 )n yield ( 3 )n print ( step 3 )n yield ( 5 )nno = odd()nprint( next( o ) ) nprint( next( o ) ) nprint( next( o ) )n

輸出的結果：

step 1n1nstep 2n3nstep 3n5n

可以看到，odd 不是普通函數，而是 generator，在執行過程中，遇到 yield 就中斷，下次又繼續執行。執行 3 次 yield 後，已經沒有 yield 可以執行了，如果你繼續列印 print( next( o ) ) ,就會報錯的。所以通常在 generator 函數中都要對錯誤進行捕獲。

5、列印楊輝三角

通過學習了生成器，我們可以直接利用生成器的知識點來列印楊輝三角：

# -*- coding: UTF-8 -*-ndef triangles( n ): # 楊輝三角形n L = [1]n while True:n yield Ln L.append(0)n L = [ L [ i -1 ] + L [ i ] for i in range (len(L))]nnn= 0nfor t in triangles( 10 ): # 直接修改函數名即可運行n print(t)n n = n + 1n if n == 10:n breakn

輸出的結果為：

[1]n[1, 1]n[1, 2, 1]n[1, 3, 3, 1]n[1, 4, 6, 4, 1]n[1, 5, 10, 10, 5, 1]n[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]n[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]n[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]n[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]n

五、迭代器和生成器綜合例子

因為迭代器和生成器基本是互通的，因此有些知識點需要綜合在一起

1、反向迭代

反向迭代，應該也是常有的需求了，比如從一開始迭代的例子里，有個輸出 list 的元素，從 1 到 5 的

list1 = [1,2,3,4,5]nfor num1 in list1 :n print ( num1 , end = )n

那麼我們從 5 到 1 呢？這也很簡單， Python 中有內置的函數 reversed()

list1 = [1,2,3,4,5]nfor num1 in reversed(list1) :n print ( num1 , end = )n

方向迭代很簡單，可是要注意一點就是：反向迭代僅僅當對象的大小可預先確定或者對象實現了 __reversed__() 的特殊方法時才能生效。 如果兩者都不符合，那你必須先將對象轉換為一個列表才行

其實很多時候我們可以通過在自定義類上實現 __reversed__() 方法來實現反向迭代。不過有些知識點在之前的篇節中還沒有提到，不過可以相應的看下，有編程基礎的，學完上面的知識點應該也能理解的。

# -*- coding: UTF-8 -*-nnclass Countdown:n def __init__(self, start):n self.start = startnn def __iter__(self):n # Forward iteratorn n = self.startn while n > 0:n yield nn n -= 1nn def __reversed__(self):n # Reverse iteratorn n = 1n while n <= self.start:n yield nn n += 1nnfor rr in reversed(Countdown(30)):n print(rr)nfor rr in Countdown(30):n print(rr)n

輸出的結果是 1 到 30 然後 30 到 1 ，分別是順序列印和倒序列印

2、同時迭代多個序列

你想同時迭代多個序列，每次分別從一個序列中取一個元素。你遇到過這樣的需求嗎？

為了同時迭代多個序列，使用 zip() 函數，具體示例：

# -*- coding: UTF-8 -*-nnnames = [laingdianshui, twowater, 兩點水]nages = [18, 19, 20]nfor name, age in zip(names, ages):n print(name,age)n

輸出的結果：

laingdianshui 18ntwowater 19n兩點水 20n

其實 zip(a, b) 會生成一個可返回元組 (x, y) 的迭代器，其中 x 來自 a，y 來自 b。 一旦其中某個序列到底結尾，迭代宣告結束。 因此迭代長度跟參數中最短序列長度一致。注意理解這句話喔，也就是說如果 a ， b 的長度不一致的話，以最短的為標準，遍歷完後就結束。

利用 zip() 函數，我們還可把一個 key 列表和一個 value 列表生成一個 dict （字典）,如下：

# -*- coding: UTF-8 -*-nnnames = [laingdianshui, twowater, 兩點水]nages = [18, 19, 20]nndict1= dict(zip(names,ages))nnprint(dict1)n

輸出如下結果：

{laingdianshui: 18, twowater: 19, 兩點水: 20}n

這裡提一下， zip() 是可以接受多於兩個的序列的參數，不僅僅是兩個。

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