[人工智能]Python可迭代对象、迭代器与生成器

1. 概念

1.1. iterable

• 可迭代对象，是可以使用for循环遍历的对象
• 实现__iter__()方法
  • 注意，程序通过判断是否有声明__iter__()方法来确认对象是否为可迭代对象，但是得到的对象是否真的能执行for循环并不确定
• string，list，map，set都算是iterable

1.2. iterator

• 迭代器是将可迭代对象添加了迭代遍历特性后转变而成的对象（可迭代对象的升级版）

• 同时实现__iter__()方法和__next__()方法

• 遍历结束需要抛出StopIteration异常

• 特点

  • 从集合的第一个元素开始访问，直到集合的最后一个元素

  • 遍历的位置能够被记住

  • 只能往前（next）不能往后

2. 索引迭代

• 对于任意对象obj，如果想要使用for i in obj，就需要满足条件
  1. obj中有可迭代对象
  2. 通过__getitem__(self, index)来返回可迭代对象中的元素，即通过index来迭代对象

class C():
    def __init__(self):
        self.list1 = [1, 2, 3, 4]
        self.list2 = [5, 6, 7]

    def __getitem__(self, item):
        return self.list1[item]
c = C()
#只是单纯利用getitem获取到成员变量而已
for i in c:
    #此时i属于list1的元素
    print(i)	#5,6,7

#c并不属于可迭代对象
assert not isinstance(c, Iterable)
#
assert not 5 in c

#将c转化为可迭代对象
c1 = iter(c)
print(next(c1))		#5
print(next(c1))		#6
assert isinstance(c1, Iterable)
assert not 5 in c1

3. 可迭代对象iterable

• 以range举例，range为可迭代对象

from typing import Iterable


assert isinstance(range(10), Iterable)

#range定义
class custom_range(object):
    def __init__(self, stop, start=0, step=1):
        self._cur = start
        self._start = start
        self._stop = stop
        self._step = step

    #返回迭代器
    def __iter__(self):
        return self

    #实现具体的迭代方式
    def __next__(self):
        if self._cur >= self._stop:
            raise StopIteration
        current = self._cur
        self._cur += self._step
        return current
    
#custom_range即可像range一样使用

4. 迭代器iterator

#以上面custom_range为例
#实现了__iter__方法，是可迭代对象
assert isinstance(custom_range(10), Iterable)
#将可迭代对象转为迭代器，也可以说是获得可迭代对象中定义的迭代器
#实际上就是调用custom_range(10).__iter__()方法
assert isinstance(iter(custom_range(10)), Iterator)

#迭代器具体的迭代方式实现在__next__()方法中
next(iter(custom_range(10)))

5 生成器

• 生成器（Generator）属于特殊的迭代器（Iterator），当然也就是可迭代对象（Iterable）
• 因此从范围来看，Generator<Iterator<Iterable
• 生成器自动实现了__iter__()和__next__()

from typing import Generator, Iterator, Iterable


def generator():
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    for i in a:
        yield i
        
asset isinstance(generator(), Generator)
asset isinstance(generator(), Iterator)
asset isinstance(generator(), Iterable)