一篇文章理解Python3中的迭代器和可迭代对象

虽然都说Python简单，但是如果你没有语言基础，还没有老师教，那学习路线就异常曲折了，虽说有度娘，但上面的文章都是你抄我我抄你，能有几个人自己一个个码子上去？还有一点，即便你历经万难，从垃圾堆里翻出来一本《论语》，打开一看，一脸懵逼，这么复杂的天书谁能看懂，顿时泄气。

我也是刚刚学习Python不久，每当学到一个重要的点，或者复杂的点，就自己用大白话写一些心得出来，自己总结一遍，别人看的也舒服。如果能帮助新手少走弯路那就功不可没了。话不多说，这次我俩介绍Python中的生成器，迭代器，可迭代对象，这能把很多新人都搞迷糊。

生成器（生成器函数）、迭代器是个什么鬼？

先说下我对我两个器械的理解，既然叫做器，那跟法器、武器、容器一样，是个工具，Python内部的工具。

这两个工具的最大作用是节约计算机内存占用，比如展现一个上亿元素的列表并计算，

sum([i*i for i in range(1000000000)])

内存小的机器肯定要宕机。

为了解决这个问题，Python中出现了生成器和迭代器，这两个东西不再无限制的展现和计算元素，而是保存算法。

当你用next()调用，他计算下一个元素，再调用next()，再计算下一个元素，这样极大的节约内存空间，如果有台486的机器能运行Python，并且计算上亿元素一样能胜任。

比如把上面的例子改成这样：

sum(i*i for i in range(1000000000))少了个[]就不会宕机了

理解Python中的生成器、迭代器以及可迭代对象，需要死记硬背几个概念，就像《公司法》一样，就是这么规定的，要开公司必须遵守，要用Python也必须遵守。

把列表解析中的[]，换成()就实现了生成器（如上面求和的例子）；

函数中包含yied，就实现了生成器函数（下面举例）

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

生成器（generator）都是迭代器（iterator）对象。

list，dict，set，str，generator（生成器），iterator（迭代器），全部都是可迭代对象（英语叫Iterable）。

可迭代对象都可以使用for循环遍历。

生成器

咱们构造一个生成器，比如小括号的一个列表生成式，这就是一个简单的生成器。

g=(x for x in range(10)) at 0x7f25fb86eb40>>>> isinstance(g,Iterator)返回True，生成器都是迭代器对象。

再来构造一个生成器函数，功能是统计一个列表里单词出现的位置。

ls=['no','yes','no','noby','other']#一个列表def shengchengqi(text):#这种带yieled的函数就被称为生成器函数 if text: yield '成功读取文本' for i,o in enumerate(text,1): if o=="no": yield iprint([s for s in shengchengqi(ls)])结果['成功读取文本', 1, 3]

看看这个函数的类型

print(isinstance(shengchengqi(ls),Iterator))返回TURE，生成器都是迭代器对象。

迭代器和可迭代对象

这个算是重头了，里面包含的内容比较多，我用简单的方式解释我的理解。

当你用for循环一个列表（可迭代对象），咔咔一堆结果出来了，你没看到操作过程，只看到结果，要理解迭代器就要明白Python在后台是怎么操作的。

他先取找列表有没有._iter()方法，（列表当然后，你要是自创一个，肯定没有！）如果有就使用该方法把列表变成一个迭代器，

>>> l=[1,2,3,4]>>> y=l.__iter__()

y是一个迭代器

接下来，Python继续调用y的next方法，不停歇，直到最后报错。

>>> y.__next__()1>>> y.__next__()2>>> y.__next__()3>>> y.__next__()4>>> y.__next__()Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration

如果现在还没明白，我用一个实际例子讲解，自创迭代器和迭代对象，实现读取各地城市天气存入迭代器。

根据上面说的，要实现这个功能，要创造一个迭代器和一个可迭代对象，继承Python默认类。

第一步，创造WeatherIterable类，告诉Python这是一个可迭代对象。

class WeatherIterable(Iterable):#继承默认可迭代类 def __init__(self,cities):#构造城市列表 self.cities=cities def __iter__(self):#给他iter方法，返回迭代器 return WeatherIterator(self.cities)

第二步，创造迭代器类，包含抓取天气，和next方法。

class WeatherIterator(Iterator):#继承默认迭代器类 def __init__(self,cities): self.cities=cities#构造城市列表 self.index=0#必须要有个索引值 def getweather(self,city):#requests抓天气 rs = requests.get('http://wthrcdn.etouch.cn/WeatherApi?city={}'.format(city)) today = re.match(r'.*(.*?).*?(.*?).*?(.*?)', rs.text) return ",,,".format(city, today.group(1), today.group(2), today.group(3)) def __next__(self):#next要实现的功能 if self.index==len(self.cities): raise StopIteration city=self.cities[self.index] self.index+=1 return self.getweather(city)

第三步，创造已经完成，要使用，三种方式都ok。

y=iter(WeatherIterable(('长春','吉林','北京','广州')))print(next(y))结果：长春,17日星期二,高温 9℃,低温 -2℃for i in iter(WeatherIterable(['深圳','杭州'])): print (i)结果：深圳,17日星期二,高温 29℃,低温 22℃杭州,17日星期二,高温 19℃,低温 15℃for t in WeatherIterable(('长春','吉林','北京','广州')): print(t)结果：长春,17日星期二,高温 9℃,低温 -2℃吉林,17日星期二,高温 9℃,低温 0℃北京,17日星期二,高温 16℃,低温 11℃广州,17日星期二,高温 27℃,低温 20℃

用个知乎提结束吧，“以上，再多说无益。”