# 3.7 生成器&迭代器

## 本节重点：

* 使学生掌握列表生成式、生成器、迭代器

> **本节时长需控制在 分钟内**

## 列表生成式

现在有个需求，看列表`[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]`,要求你把列表里的每个值加1，你怎么实现？你可能会想到2种方式

**二逼青年版**

```python
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> b = []
>>> for i in a:b.append(i+1)
... 
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = b
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
```

**普通青年版**

```python
a = [1,3,4,6,7,7,8,9,11]

for index,i in enumerate(a):
    a[index] +=1
print(a)
```

**文艺青年版**

```python
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a = map(lambda x:x+1, a)
>>> a
<map object at 0x101d2c630>
>>> for i in a:print(i)
... 
3
5
7
9
11
```

其实还有一种写法，如下

**装逼青年版**

```python
>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
```

这样的写法就叫做**列表生成式**

## 生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的`[]`改成`()，`就创建了一个generator：

```python
>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
```

创建`L`和`g`的区别仅在于最外层的`[]`和`()`，`L`是一个list，而`g`是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过`next()`函数获得generator的下一个返回值：

```python
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
```

我们讲过，generator保存的是算法，每次调用`next(g)`就计算出`g`的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出`StopIteration`的错误。

当然，上面这种不断调用`next(g)`实在是太变态了，正确的方法是使用`for`循环，因为generator也是可迭代对象：

```python
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
```

所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

```python
def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
```

注意，赋值语句：

```python
a, b = b, a + b
```

相当于：

```python
t = a + b 
a = b 
b = t
```

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

```python
>>> fib(10)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
done
```

仔细观察，可以看出，`fib`函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把`fib`函数变成generator，只需要把`print(b)`改为`yield b`就可以了：

```python
def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1

    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b

        n += 1

    return 'done'
```

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含`yield`关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

```python
>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>
```

这里，最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次被next()调用时从上次返回的yield语句处继续执行。

```python
data = fib(10)
print(data)

print(data.__next__())
print(data.__next__())
print("干点别的事")
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())

#输出
<generator object fib at 0x000002E33EEFFCA8>
1
1
干点别的事
2
3
5
8
13
```

`在上面fib`的例子，我们在循环过程中不断调用`yield`，就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用`next()`来获取下一个返回值，而是直接使用`for`循环来迭代：

```python
>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8
```

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

```python
>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done
```

关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解。

**还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果**&#x20;

```python
#_*_coding:utf-8_*_
__author__ = 'Alex Li'

import time
def consumer(name):
    print("%s 准备吃包子啦!" %name)
    while True:
       baozi = yield

       print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))


def producer(name):
    c = consumer('A')
    c2 = consumer('B')
    c.__next__()
    c2.__next__()
    print("老子开始准备做包子啦!")
    for i in range(10):
        time.sleep(1)
        print("做了2个包子!")
        c.send(i)
        c2.send(i)

producer("alex")

通过生成器实现协程并行运算
```

## 迭代器

我们已经知道，可以直接作用于`for`循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如`list`、`tuple`、`dict`、`set`、`str`等；

一类是`generator`，包括生成器和带`yield`的generator function。

这些可以直接作用于`for`循环的对象统称为可迭代对象：`Iterable`。

可以使用`isinstance()`判断一个对象是否是`Iterable`对象：

```python
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False
```

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

_**\*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。**_

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

```python
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
```

生成器都是`Iterator`对象，但`list`、`dict`、`str`虽然是`Iterable`，却不是`Iterator`。

把`list`、`dict`、`str`等`Iterable`变成`Iterator`可以使用`iter()`函数：

```python
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
```

你可能会问，为什么`list`、`dict`、`str`等数据类型不是`Iterator`？

这是因为Python的`Iterator`对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被`next()`函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出`StopIteration`错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过`next()`函数实现按需计算下一个数据，所以`Iterator`的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

`Iterator`甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

**小结**

凡是可作用于`for`循环的对象都是`Iterable`类型；

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

集合数据类型如`list`、`dict`、`str`等是`Iterable`但不是`Iterator`，不过可以通过`iter()`函数获得一个`Iterator`对象。

Python3的`for`循环本质上就是通过不断调用`next()`函数实现的，例如：

```python
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass
```

实际上完全等价于：

```
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break
```
