可迭代对象、迭代器、生成器傻傻分不清楚

本文作者：陈志玲

文字编辑：钱梦璇

技术总编：张   邯

导读

在Python编程中，我们总是可以见到iterable、iterator和generator，但是却不是很能理解。为了更好地理解后面介绍的内置函数，我们今天先来大概的了解一下什么是可迭代对象、生成器以及迭代器。其实三者在程序算法中的使用非常普遍，但是使用者可能并不知道自己使用的就是这些，那么接下来，我们就一起来一探究竟。

1. 可迭代对象(Iterable)

所谓迭代，就是访问数据元素的一种方式，是当我们需要依次拿到数据进行使用时，对数据进行遍历的过程。而可迭代对象并不是指某种可以进行迭代的具体数据类型，它是一种容器对象。 

判别一个对象是否为可迭代对象，最简单的方式就是可以通过for…in…语句进行遍历，如果它可以通过for循环来遍历并提供数据来使用就是可迭代对象。而我们常见的可迭代对象包括：list、tuple、dict、set、str等，以及下面介绍的生成器也是可迭代对象。

（1）例如list

In [1]: a=[1,2,3]  #a是一个列表
In [2]: for i in a:
   ...:     print(i)
   ...:
1
2
3

（2）例如dictionary

In [3]: b={"1":"a","2":"c"}
In [4]: for key in b:
   ...:     print(key)
   ...:
1
2

（3）但int并不是可迭代对象

In [5]: c=int(20.2)
In [6]: for i in c:
   ...:     print(i)
   ...:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-491040f6185b> in <module>
----> 1 for i in c:
      2     print(i)
      3

TypeError: 'int' object is not iterable

当然我们也可以通过isinstance()来判断一个对象是否是Iterable对象。具体用法如下：

In [11]: from collections import Iterable  #导入collections模块中Iterable 
In [12]: isinstance(a,Iterable)
Out[12]: True
In [13]: isinstance(b,Iterable)
Out[13]: True
In [14]: isinstance(c,Iterable)
Out[14]: False

2. 生成器(Generators)

了解生成器之前，先大概了解一下列表生成式。列表生成式（List Comprehensions），是Python中内置的非常简单却可以创建list的生成式。例如：

In [16]: [x*x for x in range(1,4)] 
Out[16]: [1, 4, 9]

而当我们需要创建一个非常大的容量的列表时，生成器就应运而生。为了节省内存空间，生成器可以一边循环一边计算，即在循环过程中不断推算出后续的元素（用到再计算），不需要创建一个完整的列表存储所有计算好的结果，从而节省空间。创建一个生成器也很简单，只需将列表生成式的方括号换成圆括号，例如:

In [17]: g=(x*x for x in range(1,4)) 
In [18]: g 
Out[18]: <generator object <genexpr> at 0x0000024695A2EED0>

既然是用到才计算，生成器的元素就需要通过next()函数来获得，即：

In [20]: next(g) 
Out[20]: 1

In [21]: next(g) 
Out[21]: 4

因为genertor保存的是算法，每次都需要next(g)来调用，计算出g的下一个元素值，但是当我们调用完所有的元素时，它并不会停止，而是抛出一个错误：

In [22]: next(g)  
Out[22]: 9  
 
In [29]: next(g)   
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-e734f8aca5ac> in <module> 
----> 1 next(g)

StopIteration:

这样调用确实很麻烦，但是我们可以用for循环，因为生成器也是可迭代对象。

In [31]: for i in (x*x for x in range(1,4)): 
    ...:     print(i) 
    ...: 
1 
4 
9

生成器还有另一个生成方法，即如果一个函数定义中包含有yield关键字，则这个函数就是一个生成器。

In [32]: def f(): 
    ...:     yield 1 
    ...:     yield 2 
    ...:     yield "Error" 

In [33]: f()  
Out[33]: <generator object f at 0x00000246959A6DE0>

同样函数f()的调用也是通过next():

In [34]: next(f()) 
Out[34]: 1

3. 迭代器(Iterators)

我们已经知道了什么可迭代对象和生成器，那什么是迭代器呢？能够被next方法调用并返回下一个值的就是迭代器。那么可想而知，生成器就是一种迭代器。迭代器中存放着访问当前对象数据的方法，每次调用可以访问一个数据。这里也可以使用isinstance()来判断一个对象是否是Iterator对象，例如判断上面的g生成器：

In [36]: from collections import Iterator 

In [37]: isinstance(g,Iterator) 
Out[37]: True 

但是可迭代对象并不一定是迭代器，但我们可以通过iter()函数将其变成迭代器。例如列表a：

In [38]: isinstance(a,Iterator)
Out[38]: False
In [40]: isinstance(iter(a),Iterator)
Out[40]: True

4. 总结

Ø 凡是可作用于for循环的对象都是可迭代对象；

Ø 凡是可作用于next()函数的对象都是迭代器类型，它们表示一个惰性计算的序列；

Ø 集合数据类型如list、tuple、set、dict、str等是可迭代对象但不是迭代器；

Ø 可以通过iter()函数将一个可迭代对象转换成迭代器对象，目的是减少占用内存；

Ø 迭代器对象一定是可迭代对象，但可迭代对象不一定是迭代器对象；

Ø 生成器是高级的迭代器，也是可迭代对象。

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