Python可迭代對象，迭代器，產生器的區別__Python

本篇文章簡單談談可迭代對象，迭代器和產生器之間的關係。

三者簡要關係圖

可迭代對象與迭代器

剛開始我認為這兩者是等同的，但後來發現並不是這樣；下面直接拋出結論： 1）可迭代對象包含迭代器。
2）如果一個對象擁有__iter__方法，其是可迭代對象；如果一個對象擁有next方法，其是迭代器。
3）定義可迭代對象，必須實現__iter__方法；定義迭代器，必須實現__iter__和next方法。

你也許會問，結論3與結論2是不是有一點矛盾。既然一個對象擁有了next方法就是迭代器，那為什麼迭代器必須同時實現兩方法呢。 因為結論1，迭代器也是可迭代對象，因此迭代器必須也實現__iter__方法。

介紹一下上面涉及到的兩個方法：

1）__iter__()

該方法返回的是當前對象的迭代器類的執行個體。因為可迭代對象與迭代器都要實現這個方法，因此有以下兩種寫法。

寫法一：用於可迭代對象類的寫法，返回該可迭代對象的迭代器類的執行個體。

寫法二：用於迭代器類的寫法，直接返回self（即自己本身），表示自身即是自己的迭代器。

也許有點暈，沒關係，下面會給出兩寫法的例子，我們結合具體例子看。

2）next()

返回迭代的每一步，實現該方法時注意要最後超出邊界要拋出StopIteration異常。

下面舉個可迭代對象與迭代器的例子：

#!/usr/bin/env python# coding=utf-8class MyList(object):            # 定義可迭代對象類    def __init__(self, num):        self.data = num          # 上邊界    def __iter__(self):        return MyListIterator(self.data)  # 返回該可迭代對象的迭代器類的執行個體class MyListIterator(object):    # 定義迭代器類，其是MyList可迭代對象的迭代器類    def __init__(self, data):        self.data = data         # 上邊界        self.now = 0             # 當前迭代值，初始為0    def __iter__(self):        return self              # 返回該對象的迭代器類的執行個體；因為自己就是迭代器，所以返回self    def next(self):              # 迭代器類必須實現的方法        while self.now < self.data:            self.now += 1            return self.now - 1  # 返回當前迭代值        raise StopIteration      # 超出上邊界，拋出異常my_list = MyList(5)              # 得到一個可迭代對象print type(my_list)              # 返回該對象的類型my_list_iter = iter(my_list)     # 得到該對象的迭代器執行個體，iter函數在下面會詳細解釋print type(my_list_iter)for i in my_list:                # 迭代    print i

運行結果：

問題：上面的例子中出現了iter函數，這是什麼東西。和__iter__方法有關係嗎。
其實該函數與迭代是息息相關的，通過在Python命令列中列印“help(iter)”得知其有以下兩種用法。

用法一：iter(callable, sentinel)
不停的調用callable，直至其的傳回值等於sentinel。其中的callable可以是函數，方法或實現了__call__方法的執行個體。

用法二：iter(collection)
1）用於返回collection對象的迭代器執行個體，這裡的collection我認為表示的是可迭代對象，即該對象必須實現__iter__方法； 事實上iter函數與__iter__方法聯絡非常緊密，iter()是直接調用該對象的__iter__()，並把__iter__()的返回結果作為自己的傳回值，故該用法常被稱為“建立迭代器”。
2）iter函數可以顯示調用，或當執行“for i in obj:”，Python解譯器會在第一次迭代時自動調用iter(obj)，之後的迭代會調用迭代器的next方法，for語句會自動處理最後拋出的StopIteration異常。

通過上面的例子，相信對可迭代對象與迭代器有了更具體的認識，那麼產生器與它們有什麼關係呢。下面簡單談一談

產生器

產生器是一種特殊的迭代器，產生器自動實現了“迭代器協議”（即__iter__和next方法），不需要再手動實現兩方法。

產生器在迭代的過程中可以改變當前迭代值，而修改普通迭代器的當前迭代值往往會發生異常，影響程式的執行。

看一個產生器的例子：

#!/usr/bin/env python# coding=utf-8def myList(num):      # 定義產生器    now = 0           # 當前迭代值，初始為0    while now < num:        val = (yield now)                      # 返回當前迭代值，並接受可能的send發送值；yield在下面會解釋        now = now + 1 if val is None else val  # val為None，迭代值自增1，否則重新設定當前迭代值為valmy_list = myList(5)   # 得到一個產生器對象print my_list.next()  # 返回當前迭代值print my_list.next()my_list.send(3)       # 重新設定當前的迭代值print my_list.next()print dir(my_list)    # 返回該對象所擁有的方法名，可以看到__iter__與next在其中

運行結果：

具有yield關鍵字的函數都是產生器，yield可以理解為return，返回後面的值給調用者。不同的是return返回後，函數會釋放，而產生器則不會。在直接調用next方法或用for語句進行下一次迭代時，產生器會從yield下一句開始執行，直至遇到下一個yield。

參考資料：

Python核心編程第二版11.10節，13.13.3節

完全理解Python迭代對象、迭代器、產生器

深入講解Python中的迭代器和產生器

如何更好地理解Python迭代器和產生器

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