迭代和可迭代

迭代器這個(gè)概念在很多語(yǔ)言中（比如 C++，Java）都是存在的，但是不同語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)迭代器的方式各不相同。在 Python 中，迭代器是指遵循迭代器協(xié)議（iterator protocol）的對(duì)象。至于什么是迭代器協(xié)議，稍后自然會(huì)說明。為了更好地理解迭代器，我先介紹和迭代器相關(guān)的兩個(gè)概念：

• 迭代（Iteration）
• 可迭代對(duì)象（Iterable）

你可能會(huì)覺得這是在玩文字游戲，但這確實(shí)是要搞清楚的。

當(dāng)我們用一個(gè)循環(huán)（比如 for 循環(huán)）來(lái)遍歷容器（比如列表，元組）中的元素時(shí)，這種遍歷的過程就叫迭代。

在 Python 中，我們使用 for...in... 進(jìn)行迭代。比如，遍歷一個(gè) list:

numbers = [1, 2, 3, 4]
for num in numbers:
    print num

像上面這種可以使用 for 循環(huán)進(jìn)行迭代的對(duì)象，就是可迭代對(duì)象，它的定義如下：

含有 __iter__() 方法或 __getitem__() 方法的對(duì)象稱之為可迭代對(duì)象。

我們可以使用 Python 內(nèi)置的 hasattr() 函數(shù)來(lái)判斷一個(gè)對(duì)象是不是可迭代的：

>>> hasattr((), '__iter__')
True
>>> hasattr([], '__iter__')
True
>>> hasattr({}, '__iter__')
True
>>> hasattr(123, '__iter__')
False
>>> hasattr('abc', '__iter__')
False
>>> hasattr('abc', '__getitem__')
True

另外，我們也可使用 isinstance() 進(jìn)行判斷：

>>> from collections import Iterable

>>> isinstance((), Iterable)        # 元組
True
>>> isinstance([], Iterable)        # 列表
True
>>> isinstance({}, Iterable)        # 字典
True
>>> isinstance('abc', Iterable)     # 字符串
True
>>> isinstance(100, Iterable)       # 數(shù)字
False

可見，我們熟知的字典（dict）、元組（tuple）、集合（set）和字符串對(duì)象都是可迭代的。

迭代器

現(xiàn)在，讓我們看看什么是迭代器（Iterator）。上文說過，迭代器是指遵循迭代器協(xié)議（iterator protocol）的對(duì)象。從這句話我們可以知道，迭代器是一個(gè)對(duì)象，但比較特別，它需要遵循迭代器協(xié)議，那什么是迭代器協(xié)議呢？

迭代器協(xié)議（iterator protocol）是指要實(shí)現(xiàn)對(duì)象的 __iter()__ 和 next() 方法（注意：Python3 要實(shí)現(xiàn) __next__() 方法），其中，__iter()__ 方法返回迭代器對(duì)象本身，next() 方法返回容器的下一個(gè)元素，在沒有后續(xù)元素時(shí)拋出 StopIteration 異常。

接下來(lái)講講迭代器的例子，有什么常見的迭代器呢？列表是迭代器嗎？字典是迭代器嗎？我們使用 hasattr() 進(jìn)行判斷：

>>> hasattr((1, 2, 3), '__iter__')
True
>>> hasattr((1, 2, 3), 'next')  # 有 __iter__ 方法但是沒有 next 方法，不是迭代器
False
>>>
>>> hasattr([1, 2, 3], '__iter__')
True
>>> hasattr([1, 2, 3], 'next')
False
>>>
>>> hasattr({'a': 1, 'b': 2}, '__iter__')
True
>>> hasattr({'a': 1, 'b': 2}, 'next')
False

同樣，我們也可以使用 isinstance() 進(jìn)行判斷：

>>> from collections import Iterator
>>>
>>> isinstance((), Iterator)
False
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('', Iterator)
False
>>> isinstance(123, Iterator)
False

可見，雖然元組、列表和字典等對(duì)象是可迭代的，但它們卻不是迭代器！對(duì)于這些可迭代對(duì)象，可以使用 Python 內(nèi)置的 iter() 函數(shù)獲得它們的迭代器對(duì)象，看下面的使用：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator)  # 使用 iter() 函數(shù)，獲得迭代器對(duì)象
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
>>>
>>> my_str = 'abc'
>>> next(my_str)      # my_str 不是迭代器，不能使用 next()，因此出錯(cuò)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-5f369cd8082f> in <module>()
----> 1 next(my_str)

TypeError: str object is not an iterator
>>>
>>> my_iter = iter(my_str)   # 獲得迭代器對(duì)象
>>> isinstance(my_iter, Iterator)
True
>>> next(my_iter)   # 可使用內(nèi)置的 next() 函數(shù)獲得下一個(gè)元素
'a'

事實(shí)上，Python 的 for 循環(huán)就是先通過內(nèi)置函數(shù) iter() 獲得一個(gè)迭代器，然后再不斷調(diào)用 next() 函數(shù)實(shí)現(xiàn)的，比如：

for x in [1, 2, 3]:
    print i

等價(jià)于

# 獲得 Iterator 對(duì)象
it = iter([1, 2, 3])

# 循環(huán)
while True:
    try:
        # 獲得下一個(gè)值
        x = next(it)
        print x
    except StopIteration:
        # 沒有后續(xù)元素，退出循環(huán)
        break

斐波那契數(shù)列迭代器

現(xiàn)在，讓我們來(lái)自定義一個(gè)迭代器：斐波那契（Fibonacci）數(shù)列迭代器。根據(jù)迭代器的定義，我們需要實(shí)現(xiàn) __iter()__ 和 next() 方法（在 Python3 中是 __next__() 方法）。先看代碼：

# -*- coding: utf-8 -*-

from collections import Iterator

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1

    # 返回迭代器對(duì)象本身
    def __iter__(self):
        return self

    # 返回容器下一個(gè)元素
    def next(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return self.a

def main():
    fib = Fib()    # fib 是一個(gè)迭代器
    print 'isinstance(fib, Iterator): ', isinstance(fib, Iterator)

    for i in fib:
        if i > 10:
            break
        print i

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代碼中，我們定義了一個(gè) Fib 類，用于生成 Fibonacci 數(shù)列。在類的實(shí)現(xiàn)中，我們定義了 __iter__ 方法，它返回對(duì)象本身，這個(gè)方法會(huì)在遍歷時(shí)被 Python 內(nèi)置的 iter() 函數(shù)調(diào)用，返回一個(gè)迭代器。類中的 next() 方法用于返回容器的下一個(gè)元素，當(dāng)使用 for 循環(huán)進(jìn)行遍歷的時(shí)候，就會(huì)使用 Python 內(nèi)置的 next() 函數(shù)調(diào)用對(duì)象的 next 方法（在 Python3 中是 __next__ 方法）對(duì)迭代器進(jìn)行遍歷。

運(yùn)行上面的代碼，可得到如下結(jié)果：

isinstance(fib, Iterator):  True
1
1
2
3
5
8

小結(jié)

• 元組、列表、字典和字符串對(duì)象是可迭代的，但不是迭代器，不過我們可以通過 iter() 函數(shù)獲得一個(gè)迭代器對(duì)象；
• Python 的 for 循環(huán)實(shí)質(zhì)上是先通過內(nèi)置函數(shù) iter() 獲得一個(gè)迭代器，然后再不斷調(diào)用 next() 函數(shù)實(shí)現(xiàn)的；
• 自定義迭代器需要實(shí)現(xiàn)對(duì)象的 __iter()__ 和 next() 方法（注意：Python3 要實(shí)現(xiàn) __next__() 方法），其中，__iter()__ 方法返回迭代器對(duì)象本身，next() 方法返回容器的下一個(gè)元素，在沒有后續(xù)元素時(shí)拋出 StopIteration 異常。

參考資料

• Callback or Iterator in Python
• 迭代器 - 廖雪峰的官方網(wǎng)站