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【Python Cookbook】迭代器与生成器（一）

news 来源：原创 2025/8/19 5:44:33

迭代器与生成器（一）

1.手动遍历迭代器
2.代理迭代
3.使用生成器创建新的迭代模式
4.实现迭代器协议

1.手动遍历迭代器

你想遍历一个可迭代对象中的所有元素，但是却不想使用 for 循环。

为了手动的遍历可迭代对象，使用 next() 函数并在代码中捕获 StopIteration 异常。比如，下面的例子手动读取一个文件中的所有行：

def manual_iter():with open('/etc/passwd') as f:try:while True:line = next(f)print(line, end='')except StopIteration:pass

通常来讲， StopIteration 用来指示迭代的结尾。然而，如果你手动使用上面演示的 next() 函数的话，你还可以通过返回一个指定值来标记结尾，比如 None 。下面是示例：

with open('/etc/passwd') as f:while True:line = next(f, None)if line is None:breakprint(line, end='')

大多数情况下，我们会使用 for 循环语句用来遍历一个可迭代对象。但是，偶尔也需要对迭代做更加精确的控制，这时候了解底层迭代机制就显得尤为重要了。

下面的交互示例向我们演示了迭代期间所发生的基本细节：

>>> items = [1, 2, 3]
>>> # Get the iterator
>>> it = iter(items) # Invokes items.__iter__()
>>> # Run the iterator
>>> next(it) # Invokes it.__next__()
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

2.代理迭代

你构建了一个自定义容器对象，里面包含有列表、元组或其他可迭代对象。你想直接在你的这个新容器对象上执行迭代操作。

实际上你只需要定义一个 __iter__() 方法，将迭代操作代理到容器内部的对象上去。比如：

class Node:def __init__(self, value):self._value = valueself._children = []def __repr__(self):return 'Node({!r})'.format(self._value)def add_child(self, node):self._children.append(node)def __iter__(self):return iter(self._children)# Example
if __name__ == '__main__':root = Node(0)child1 = Node(1)child2 = Node(2)root.add_child(child1)root.add_child(child2)# Outputs Node(1), Node(2)for ch in root:print(ch)

__repr__ 方法
- 定义对象的字符串表示形式，方便调试和输出。
- 例如，如果 _value 是 3，打印该节点会显示 Node(3)。
- !r 表示使用 repr() 方法格式化 self._value，保留值的原始表示（如字符串会带引号）。
__iter__ 方法
- 使 Node 对象可迭代，可以直接遍历其子节点。
- 返回 self._children 的迭代器，这样可以对子节点进行循环操作（如 for child in node:）。

在上面代码中，__iter__() 方法只是简单的将迭代请求传递给内部的 _children 属性。

Python 的迭代器协议需要 __iter__() 方法返回一个实现了 __next__() 方法的迭代器对象。如果你只是迭代遍历其他容器的内容，你无须担心底层是怎样实现的。你所要做的只是传递迭代请求既可。

这里的 iter() 函数使用了简化的代码，iter(s) 只是简单的通过调用 s.__iter__() 方法来返回对应的迭代器对象，就跟 len(s) 会调用 s.__len__() 原理是一样的。

3.使用生成器创建新的迭代模式

你想实现一个自定义迭代模式，跟普通的内置函数比如 range()、reversed() 不一样。

如果你想实现一种新的迭代模式，使用一个生成器函数来定义它。下面是一个生产某个范围内浮点数的生成器：

def frange(start, stop, increment):x = startwhile x < stop:yield xx += increment

为了使用这个函数，你可以用 for 循环迭代它或者使用其他接受一个可迭代对象的函数（比如 sum()，list() 等）。示例如下：

>>> for n in frange(0, 4, 0.5):
...     print(n)
...
0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
>>> list(frange(0, 1, 0.125))
[0, 0.125, 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 0.875]
>>>

一个函数中需要有一个 yield 语句即可将其转换为一个生成器。跟普通函数不同的是，生成器只能用于迭代操作。下面是一个实验，向你展示这样的函数底层工作机制：

>>> def countdown(n):
...     print('Starting to count from', n)
...     while n > 0:
...         yield n
...         n -= 1
...     print('Done!')
...>>> # Create the generator, notice no output appears
>>> c = countdown(3)
>>> c
<generator object countdown at 0x1006a0af0>>>> # Run to first yield and emit a value
>>> next(c)
Starting to count from 3
3>>> # Run to the next yield
>>> next(c)
2>>> # Run to next yield
>>> next(c)
1>>> # Run to next yield (iteration stops)
>>> next(c)
Done!
Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

一个生成器函数主要特征是它只会回应在迭代中使用到的 next 操作。一旦生成器函数返回退出，迭代终止。我们在迭代中通常使用的 for 语句会自动处理这些细节，所以你无需担心。

4.实现迭代器协议

你想构建一个能支持迭代操作的自定义对象，并希望找到一个能实现迭代协议的简单方法。

目前为止，在一个对象上实现迭代最简单的方式是使用一个生成器函数。在第 2 小节中，使用 Node 类来表示树形数据结构。你可能想实现一个以深度优先方式遍历树形节点的生成器。

下面是代码示例：

class Node:def __init__(self, value):self._value = valueself._children = []def __repr__(self):return 'Node({!r})'.format(self._value)def add_child(self, node):self._children.append(node)def __iter__(self):return iter(self._children)def depth_first(self):yield selffor c in self:yield from c.depth_first()# Example
if __name__ == '__main__':root = Node(0)child1 = Node(1)child2 = Node(2)root.add_child(child1)root.add_child(child2)child1.add_child(Node(3))child1.add_child(Node(4))child2.add_child(Node(5))for ch in root.depth_first():print(ch)# Outputs Node(0), Node(1), Node(3), Node(4), Node(2), Node(5)

在这段代码中，depth_first() 方法简单直观。它首先返回自己本身，并迭代每一个子节点，并通过调用子节点的 depth_first() 方法（使用 yield from 语句）返回对应元素。

Python 的迭代协议要求一个 __iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。但是，实现这些通常会比较繁琐。下面我们演示下这种方式，如何使用一个关联迭代器类重新实现 depth_first() 方法：

class Node2:def __init__(self, value):self._value = valueself._children = []def __repr__(self):return 'Node({!r})'.format(self._value)def add_child(self, node):self._children.append(node)def __iter__(self):return iter(self._children)def depth_first(self):return DepthFirstIterator(self)class DepthFirstIterator(object):'''Depth-first traversal'''def __init__(self, start_node):self._node = start_nodeself._children_iter = Noneself._child_iter = Nonedef __iter__(self):return selfdef __next__(self):# 1. 如果是第一次访问，返回当前节点，并初始化子节点迭代器if self._children_iter is None:self._children_iter = iter(self._node)  # 获取子节点的迭代器return self._node                       # 返回当前节点# 2. 如果正在遍历某个子节点，继续返回它的下一个节点elif self._child_iter:try:nextchild = next(self._child_iter)   # 尝试获取子节点的下一个节点return nextchildexcept StopIteration:                    # 如果子节点遍历完毕self._child_iter = None              # 重置子节点迭代器return next(self)                    # 继续处理下一个子节点# 3. 否则，获取下一个子节点，并开始深度遍历else:self._child_iter = next(self._children_iter).depth_first()  # 递归调用return next(self)                                           # 继续处理

Node2 类表示树节点，支持添加子节点和迭代子节点。
DepthFirstIterator 实现了深度优先遍历：
- 先访问当前节点。
- 递归遍历第一个子节点，直到叶子节点。
- 回溯并继续遍历其他子节点。
这种实现方式适用于树形结构的遍历，例如文件目录、DOM 树等。

假设我们有如下树结构：

        A/ \B   C/ \   \D   E   F

深度优先遍历顺序：A → B → D → E → C → F

root = Node2('A')
b = Node2('B')
c = Node2('C')
d = Node2('D')
e = Node2('E')
f = Node2('F')root.add_child(b)
root.add_child(c)
b.add_child(d)
b.add_child(e)
c.add_child(f)# 深度优先遍历
for node in root.depth_first():print(node)  # 输出顺序: A → B → D → E → C → F

DepthFirstIterator 类和上面使用生成器的版本工作原理类似，但是它写起来很繁琐，因为迭代器必须在迭代处理过程中维护大量的状态信息。坦白来讲，没人愿意写这么晦涩的代码。将你的迭代器定义为一个生成器后一切迎刃而解。

迭代器与生成器（一）

1.手动遍历迭代器

2.代理迭代

3.使用生成器创建新的迭代模式

4.实现迭代器协议

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