Python 中迭代器与生成器实例详解

本文通过针对不同应用场景及其解决方案的方式，总结了Python中迭代器与生成器的一些相关知识，具体如下：

1.手动遍历迭代器

应用场景：想遍历一个可迭代对象中的所有元素，但是不想用for循环

解决方案：使用next()函数，并捕获StopIteration异常

def manual_iter():

with open('/etc/passwd') as f:

try:

while True:

line=next(f)

if line is None:

break

print(line,end='')

except StopIteration:

pass

#test case

items=[1,2,3]

it=iter(items)

next(it)

next(it)

next(it)

2.代理迭代

应用场景：想直接在一个包含有列表、元组或其他可迭代对象的容器对象上执行迭代操作

解决方案：定义一个iter()方法，将迭代操作代理到容器内部的对象上

示例：

class Node:

def __init__(self,value):

self._value=value

self._children=[]

def __repr__(self):

return 'Node({!r})'.fromat(self._value)

def add_child(self,node):

self._children.append(node)

def __iter__(self):

#将迭代请求传递给内部的_children属性

return iter(self._children)

#test case

if __name='__main__':

root=Node(0)

child1=Node(1)

child2=Nide(2)

root.add_child(child1)

root.add_child(child2)

for ch in root:

print(ch)

3.反向迭代

应用场景：想要反向迭代一个序列

解决方案：使用内置的reversed()函数或者在自定义类上实现reversed()

示例1

a=[1,2,3,4]

for x in reversed(a):

print(x) #4 3 2 1

f=open('somefile')

for line in reversed(list(f)):

print(line,end='')

#test case

for rr in reversed(Countdown(30)):

print(rr)

for rr in Countdown(30):

print(rr)

示例2

class Countdown:

def __init__(self,start):

self.start=start

#常规迭代

def __iter__(self):

n=self.start

while n > 0:

yield n

n -= 1

#反向迭代

def __reversed__(self):

n=1

while n <= self.start:

yield n

n +=1

4.有选择的迭代

应用场景：想遍历一个可迭代对象，但是对它开始的某些元素并不感兴趣，想跳过

解决方案：使用itertools.dropwhile()

示例1

with open('/etc/passwd') as f:

for line in f:

print(line,end='')

示例2

from itertools import dropwhile

with open('/etc/passwd') as f:

for line in dropwhile(lambda line:line.startwith('#'),f):

print(line,end='')

5.同时迭代多个序列

应用场景：想同时迭代多个序列每次分别从一个序列中取一个元素

解决方案：使用zip()函数

6.不同集合上元素的迭代

应用场景：想在多个对象执行相同的操作，但是这些对象在不同的容器中

解决方案：使用itertool.chain()函数

7.展开嵌套的序列

应用场景：想将一个多层嵌套的序列展开成一个单层列表

解决方案：使用包含yield from语句的递归生成器

示例

from collections import Iterable

def flatten(items,ignore_types=(str,bytes)):

for x in items:

if isinstance(x,Iterable) and not isinstance(x,ignore_types):

yield from flatten(x)

else:

yield x

#test case

items=[1,2,[3,4,[5,6],7],8]

for x in flatten(items):

print(x)

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