Python中的for循环可迭代对象迭代器和生成器

　　问题：之前在学习list和dict相关的知识时，遇到了一个常见的问题：如何在遍历list或dict的时候正常删除？例如我们在遍历dict的时候删除，会报错：RuntimeError: dictionary changed size during iteration；而在遍历list的时候删除，会有部分元素删除不完全。由这个问题又引发了我对另一个问题的思考：我们通过for循环去遍历一个list或dict时，具体是如何for的呢？即for循环的本质是什么？在查阅了相关资料后，我认识到这是一个和迭代器相关的问题，所以借此机会来详细认识一下Python中的for循环、可迭代对象、迭代器和生成器1. 迭代
　　＂迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。＂在Python中，可迭代对象、迭代器、for循环都是和＂迭代＂密切相关的知识点。1.1 可迭代对象Iterable在Python中，称可以迭代的对象为可迭代对象。要判断一个类是否可迭代，只需要判断这个类是否为Iterable类的实例即可：>>> from collections.abc import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance(123, Iterable) False 复制代码上述提供了一个判断对象是否为可迭代对象的方法，那么一个对象怎么才是可迭代对象呢——只需要该对象的类实现了__iter__()方法即可：>>> class A: pass >>> isinstance(A(), Iterable) False >>> class B: def __iter__(self): pass >>> isinstance(B(), Iterable) True 复制代码由此可见，只要一个类实现了__iter__()方法，那么这个类的实例对象就是可迭代对象。注意这里的__iter__()方法可以没有任何内容。1.2 迭代器Iterator在Python中，通过Iterator类与迭代器相对应。相较于可迭代对象，迭代器只是多实现了一个__next__()方法:>>> from collections.abc import Iterator >>> class C: def __iter__(self): pass def __next__(self): pass >>> isinstance(C(), Iterator) True 复制代码显然，迭代器一定是可迭代对象（因为迭代器同时实现了__iter__()方法和__next__()方法），而可迭代对象不一定是迭代器。我们来看一下内建类型中的可迭代对象是否为迭代器：>>> isinstance(C(), Iterator) True >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance(＂123＂, Iterable) True >>> isinstance(＂123＂, Iterator) False >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance({}, Iterator) False 复制代码由此可见，str、list、dict对象都是可迭代对象，但它们都不是迭代器。至此，我们对可迭代对象和迭代器有了一个基本概念上的认识，也知道了有__iter__()和__next__()这两种方法。但是这两个魔法方法究竟是如何使用的呢？它们和for循环又有什么关系呢？1.3 for循环1.3.1 iter()方法和next()方法iter()方法和next()方法都是Python提供的内置方法。对对象使用iter()方法会调用对象的__iter__()方法，对对象使用next()方法会调用对象的__next__()方法。下面我们具体看一下它们之间的关系。1.3.2 iter()和__iter__()__iter__()方法的作用就是返回一个迭代器，一般我们可以通过内置函数iter()来调用对象的__iter__()方法1.2中举的例子，只是简单的实现了__iter__()方法，但函数体直接被pass掉了，本质上是没有实现迭代功能的，现在我们来看一下__iter__()正常使用时的例子：>>> class A: def __iter__(self): print(＂执行A类的__iter__()方法＂) return B() >>> class B: def __iter__(self): print(＂执行B类的__iter__()方法＂) return self def __next__(self): pass >>> a = A() >>> a1 = iter(a) 执行A类的__iter__()方法 >>> b = B() >>> b1 = iter(b) 执行B类的__iter__()方法 复制代码可以看到，对于类A，我们为它的__iter__()方法设置了返回值为B()，而B()就是一个迭代器；而对于类B，我们在它的__iter__()方法中直接返回了它的实例self，因为它的实例本身就是可迭代对象。当然这里我们也可以返回其他的迭代器，但是如果__iter__()方法返回的是一个非迭代器，那么当我们调用iter()方法时就会报错：>>> class C: def __iter__(self): pass >>> iter(C()) Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 1, in  iter(C()) TypeError: iter() returned non-iterator of type ＂NoneType＂ >>> class D: def __iter__(self): return [] >>> iter(D()) Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 1, in  iter(D()) TypeError: iter() returned non-iterator of type ＂list＂ 复制代码1.3.3 next()和__next__()__next__()方法的作用是返回遍历过程中的下一个元素，如果没有下一个元素，则会抛出StopIteration异常，一般我们可以通过内置函数next()来调用对象的__next__()方法下面我们以list对象为例，来看一下next是如何遍历的：>>> l1 = [1, 2, 3] >>> next(l1) Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 1, in  next(l1) TypeError: ＂list＂ object is not an iterator 复制代码可以看到，当我们直接对列表对象l1使用next()方法时，会报错＂list＂ object is not an iterator，显然list对象并不是迭代器，也就是说它没有实现__next__()方法，那么我们怎么才能去＂对一个列表对象使用next()＂呢——根据我们前面介绍的__iter__()方法，我们知道它会返回一个迭代器，而迭代器是实现了__next__()方法的，所以我们可以先对list对象使用iter__()，获取到它对应的迭代器，然后对这个迭代器使用next()就可以了：>>> l1 = [1, 2, 3] >>> l1_iter = iter(l1) >>> type(l1_iter)  >>> next(l1_iter) 1 >>> next(l1_iter) 2 >>> next(l1_iter) 3 >>> next(l1_iter) Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 1, in next(l1_iter) StopIteration 复制代码思考：__next__()为什么要不停地去取出元素，并且在最后去抛出异常，而不是通过对象的长度相关信息来确定调用次数？个人认为是因为我们可以通过next()去手动调用对象的__next__()方法，而在next()中并没有判断对象的长度，所以需要在__next__()去处理1.3.4 自定义类实现__iter__()和__next__()
　　下面我们试着通过实现自定义一下list的迭代过程：首先我们定义一个类A，它是一个可迭代对象，__iter__()方法会返回一个迭代器B()，并且还拥有一个成员变量m_Lst：>>> class A: def __init__(self, lst): self.m_Lst = lst def __iter__(self): return B(self.m_Lst) 复制代码对于迭代器的类B，我们实现它的__iter__()方法和__next__()方法，注意在__next__()方法中我们需要抛出StopIteration异常。此外，它拥有两个成员变量self.m_Lst和self.m_Index用于迭代遍历：>>> class B: def __init__(self, lst): self.m_Lst = lst self.m_Index= 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): try: value = self.m_Lst[self.m_Index] self.m_Index += 1 return value except IndexError: raise StopIteration() 复制代码至此，我们已经完成了迭代器的准备工作，下面我们来实践一下迭代吧，为了更好地展示这个过程，我们可以加上一些打印：>>> class A: def __init__(self, lst): self.m_Lst = lst def __iter__(self): print(＂call A().__iter__()＂) return B(self.m_Lst) >>> class B: def __init__(self, lst): self.m_Lst = lst self.m_Index= 0 def __iter__(self): print(＂call B().__iter__()＂) return self def __next__(self): print(＂call B().__next__()＂) try: value = self.m_Lst[self.m_Index] self.m_Index += 1 return value except IndexError: print(＂call B().__next__() except IndexError＂) raise StopIteration() >>> l = [1, 2, 3] >>> a = A(l) >>> a_iter = iter(a) call A().__iter__() >>> next(a_iter) call B().__next__() 1 >>> next(a_iter) call B().__next__() 2 >>> next(a_iter) call B().__next__() 3 >>> next(a_iter) call B().__next__() call B().__next__() except IndexError Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 11, in __next__ value = self.m_Lst[self.m_Index] IndexError: list index out of range During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 1, in  next(a_iter) File ＂＂, line 16, in __next__ raise StopIteration() StopIteration 复制代码可以看到，我们借助iter()和next()方法能够很好地将整个遍历的过程展示出来。至此，我们对可迭代对象、迭代器以及__iter__()和__next__()都有了一定的认识，那么，for循环和它们有什么关系呢？1.3.5 探究for循环for循环是我们使用频率最高的操作之一，我们一般会用它来遍历一个容器（列表、字典等），这些容器都有一个共同的特点——都是可迭代对象。那么对于我们自定义的类A，它的实例对象a应该也可以通过for循环来遍历：>>> for i in a: print(i) call A().__iter__() call B().__next__() 1 call B().__next__() 2 call B().__next__() 3 call B().__next__() call B().__next__() except IndexError >>> for i in a: pass call A().__iter__() call B().__next__() call B().__next__() call B().__next__() call B().__next__() call B().__next__() except IndexError 复制代码通过打印，我们可以清楚的看到：对一个可迭代对象使用for循环进行遍历时，for循环会调用该对象的__iter__()方法来获取到迭代器，然后循环调用该迭代器的__next__()方法，依次获取下一个元素，并且最后会捕获StopIteration异常（这里可以尝试在类B的__next__()方法最后只捕获IndexError而不抛出StopIteration，则for循环此时会无限循环）既然我们提到了for循环会自动去捕获StopIteration异常，当没有捕获到StopIteration异常时会无限循环，那么我们是否可以用while循环来模拟一下这个过程呢？>>> while True: try: i = next(a_iter) print(i) except StopIteration: print(＂except StopIteration＂) break call B().__next__() 1 call B().__next__() 2 call B().__next__() 3 call B().__next__() call B().__next__() except IndexError except StopIteration 复制代码到这里，大家应该对for对可迭代对象遍历的过程有了一定的了解，想要更深入了解的话可以结合源码进一步学习（本次学习分享主要是结合实际代码对一些概念进行讲解，并未涉及到相应源码）。2 生成器
　　迭代器和生成器总是会被同时提起，那么它们之间有什么关联呢——生成器是一种特殊的迭代器。2.1 获取生成器当一个函数体内使用yield关键字时，我们就称这个函数为生成器函数；当我们调用这个生成器函数时，Python会自动在返回的对象中添加__iter__()方法和__next__()方法，它返回的对象就是一个生成器。代码示例：>>> from collections.abc import Iterator >>> def generator(): print(＂first＂) yield 1 print(＂second＂) yield 2 print(＂third＂) yield 3 >>> gen = generator() >>> isinstance(gen, Iterator) True 复制代码2.2 next(生成器)既然生成器是一种特殊的迭代器，那么我们对它使用一下next()方法：>>> next(gen) first 1 >>> next(gen) second 2 >>> next(gen) third 3 >>> next(gen) Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 1, in  next(gen) StopIteration 复制代码这里我想给这个generator()函数加一个return，最后会在抛出异常时打印这个返回值（这里我对Python异常相关的知识了解比较少，不太清楚这个问题，以后再补充吧）：>>> from collections.abc import Iterator >>> def generator(): print(＂first＂) yield 1 print(＂second＂) yield 2 print(＂third＂) yield 3 return ＂end＂ >>> gen = generator() >>> isinstance(gen, Iterator) True >>> next(gen) first 1 >>> next(gen) second 2 >>> next(gen) third 3 >>> next(gen) Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 1, in  next(gen) StopIteration: end 复制代码可以看到，当我们对生成器使用next()方法时，生成器会执行到下一个yield为止，并且返回yield后面的值；当我们再次调用next(生成器)时，会继续向下执行，直到下一个yield语句；执行到最后再没有yield语句时，就会抛出StopIteration异常2.3 生成器和迭代器通过上面的过程，我们知道了生成器本质上就是一种迭代器，但是除了yield的特殊外，生成器还有什么特殊点呢——惰性计算。这里的惰性计算是指：当我们调用next(生成器)时，每次调用只会产生一个值，这样的好处就是，当遍历的元素量很大时，我们不需要将所有的元素一次获取，而是每次只取其中的一个元素，可以节省大量内存。（个人理解：这里注意和上面的迭代器的next()区别开，对于迭代器，虽然每次next()时，也只会返回一个值，但是本质上我们已经把所有的值存储在内存中了（比如类A和类B的self.m_Lst），但是对于生成器，内存中并不会将所有的值先存储起来，而是每次调用next()就获取一个值）下面我们来看一个实际的例子：输出10000000以内的所有偶数（注意，如果实际业务环境下需要存储，那就根据实际情况来，这里只是针对两者的区别进行讨论）首先我们通过迭代器来实现：（这里直接使用列表）>>> def iterator(): lst = [] index = 0 while index <= 10000000: if index % 2 == 0: print(index) lst.append(index) index += 1 return lst >>> result = iterator() 复制代码然后通过生成器来实现：>>> def generator(): index = 0 while index <= 10000000: if index % 2 == 0: yield index index += 1 >>> gen = generator() >>> next(gen) 0 >>> next(gen) 2 >>> next(gen) 4 >>> next(gen) 6 >>> next(gen) 8 复制代码由于采取了惰性运算，生成器也有它的不足：对于列表对象、字典对象等可迭代对象，我们可以通过len()方法直接获取其长度，但是对于生成器对象，我们只知道当前元素，自然就不能获取到它的长度信息了。下面我们总结一下生成器和迭代器的相同点和不同点：生成器是一种特殊的迭代器；迭代器会通过return来返回值，而生成器则是通过yield来返回值，对生成器使用next()方法，会在每一个yield语句处停下；迭代器会存储所有的元素，但是生成器采用的是惰性计算，只知道当前元素。2.4 生成器解析式列表解析式是我们常用的一种解析式：（类似的还有字典解析式、集合解析式）>>> lst = [i for i in range(10) if i % 2 == 1] >>> lst [1, 3, 5, 7, 9] 复制代码而生成器解析式和列表解析式类似，我们只需要将[]更换为()即可：（把元组解析式给抢了，hh）>>> gen = (i for i in range(10) if i % 2 == 1) >>> gen  at 0x00000193E2945A80> >>> next(gen) 1 >>> next(gen) 3 >>> next(gen) 5 >>> next(gen) 7 >>> next(gen) 9 >>> next(gen) Traceback (most recent call last): File ＂＂, line 1, in  next(gen) StopIteration 复制代码至此，我们就有了生成器的两种创造方式：生成器函数（yield）返回一个生成器生成器解析式返回一个生成器3 解决问题最后回到我们最初的问题：如何在遍历list或dict的时候正常删除？首先我们来探寻一下出错的原因，以list对象为例：>>> lst = [1, 2, 3] >>> for i in lst: print(i) lst.remove(i) 1 3 复制代码可以看到，我们在遍历打印列表元素的同时删除当前元素，实际的输出和我们需要的输出并不一样。以下是个人理解（想更准确地解答这个问题可能需要进一步结合源码）：remove删除列表元素时，列表元素的索引会发生变化（这是因为Python底层列表是通过数组实现的，remove方法删除元素时需要挪动其他元素，具体分析我后续会补充相关源码学习笔记，这里先了解即可）类比我们自定义实现的迭代器，可以看到我们会在__next__()方法中对索引进行递增：>>> class A: def __init__(self, lst): self.m_Lst = lst def __iter__(self): print(＂call A().__iter__()＂) return B(self.m_Lst) >>> class B: def __init__(self, lst): self.m_Lst = lst self.m_Index= 0 def __iter__(self): print(＂call B().__iter__()＂) return self def __next__(self): print(＂call B().__next__()＂) try: value = self.m_Lst[self.m_Index] self.m_Index += 1 return value except IndexError: print(＂call B().__next__() except IndexError＂) raise StopIteration() 复制代码那么我们可以猜测：列表对象对应的迭代器，应该也是会有一个索引成员变量，用于在__next__()方法中进行定位（这里没看过源码，只是个人猜想）当我们使用for循环遍历列表对象时，实际上是通过next()方法对其对应的迭代器进行操作，此时由于remove()方法的调用，导致列表元素的索引发生了改变（原来元素3的索引是2，删除元素2之后索引变为了1），所以在__next__()方法中，此时需要遍历的元素索引为1，而元素3顶替了这个位置，所以最后的输出为1，3。dict和list类似，不过在遍历时删除dict中的元素时会直接报错，具体原因大家也可以自行分析。