迭代器

迭代器是依附于迭代協議的對象――基本意味它有一個next方法(method)，當調用時，返回序列中的下一個項目。當無項目可返回時，引發(raise)StopIteration異常。

迭代對象允許一次循環。它保留單次迭代的狀態(位置)，或從另一個角度講，每次循環序列都需要一個迭代對象。這意味我們可以同時迭代同一個序列不只一次。將迭代邏輯和序列分離使我們有更多的迭代方式。

調用一個容器(container)的__iter__方法創建迭代對象是掌握迭代器最直接的方式。iter函數為我們節約一些按鍵。

>>> nums = [1,2,3]   # note that ... varies: these are different objects>>> iter(nums)              <listiterator object at ...>>>> nums.__iter__()           <listiterator object at ...>>>> nums.__reversed__()         <listreverseiterator object at ...>>>> it = iter(nums)>>> next(it)      # next(obj) simply calls obj.next()1>>> it.next()2>>> next(it)3>>> next(it)Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration

當在循環中使用時，StopIteration被接受并停止循環。但通過顯式引發(invocation)，我們看到一旦迭代器元素被耗盡，存取它將引發異常。

使用for...in循環也使用__iter__方法。這允許我們透明地開始對一個序列迭代。但是如果我們已經有一個迭代器，我們想在for循環中能同樣地使用它們。為了實現這點，迭代器除了next還有一個方法__iter__來返回迭代器自身(self)。

Python中對迭代器的支持無處不在：標準庫中的所有序列和無序容器都支持。這個概念也被拓展到其它東西：例如file對象支持行的迭代。

>>> f = open('/etc/fstab')>>> f is f.__iter__()True

file自身就是迭代器，它的__iter__方法并不創建一個單獨的對象：僅僅單線程的順序讀取被允許。

生成表達式
第二種創建迭代對象的方式是通過 生成表達式(generator expression) ，列表推導(list comprehension)的基礎。為了增加清晰度，生成表達式總是封裝在括號或表達式中。如果使用圓括號，則創建了一個生成迭代器(generator iterator)。如果是方括號，這一過程被‘短路'我們獲得一個列表list。

>>> (i for i in nums)          <generator object <genexpr> at 0x...>>>> [i for i in nums][1, 2, 3]>>> list(i for i in nums)[1, 2, 3]

在Python 2.7和 3.x中列表表達式語法被擴展到 字典和集合表達式。一個集合set當生成表達式是被大括號封裝時被創建。一個字典dict在表達式包含key:value形式的鍵值對時被創建：

>>> {i for i in range(3)}  set([0, 1, 2])>>> {i:i**2 for i in range(3)}  {0: 0, 1: 1, 2: 4}

如果您不幸身陷古老的Python版本中，這個語法有點糟：

>>> set(i for i in 'abc')set(['a', 'c', 'b'])>>> dict((i, ord(i)) for i in 'abc'){'a': 97, 'c': 99, 'b': 98}

生成表達式相當簡單，不用多說。只有一個陷阱值得提及：在版本小于3的Python中索引變量(i)會泄漏。

生成器

生成器是產生一列結果而不是單一值的函數。

第三種創建迭代對象的方式是調用生成器函數。一個 生成器(generator) 是包含關鍵字yield的函數。值得注意，僅僅是這個關鍵字的出現完全改變了函數的本質：yield語句不必引發(invoke)，甚至不必可接觸。但讓函數變成了生成器。當一個函數被調用時，其中的指令被執行。而當一個生成器被調用時，執行在其中第一條指令之前停止。生成器的調用創建依附于迭代協議的生成器對象。就像常規函數一樣，允許并發和遞歸調用。
當next被調用時，函數執行到第一個yield。每次遇到yield語句獲得一個作為next返回的值，在yield語句執行后，函數的執行又被停止。

>>> def f():...  yield 1...  yield 2>>> f()                  <generator object f at 0x...>>>> gen = f()>>> gen.next()1>>> gen.next()2>>> gen.next()Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration

讓我們遍歷單個生成器函數調用的整個歷程。

>>> def f():...  print("-- start --")...  yield 3...  print("-- middle --")...  yield 4...  print("-- finished --")>>> gen = f()>>> next(gen)-- start --3>>> next(gen)-- middle --4>>> next(gen)              -- finished --Traceback (most recent call last): ...StopIteration

相比常規函數中執行f()立即讓print執行，gen不執行任何函數體中語句就被賦值。只有當gen.next()被next調用，直到第一個yield部分的語句才被執行。第二個語句打印-- middle --并在遇到第二個yield時停止執行。第三個next打印-- finished --并且到函數末尾，因為沒有yield，引發了異常。

當函數yield之后控制返回給調用者后發生了什么？每個生成器的狀態被存儲在生成器對象中。從這點看生成器函數，好像它是運行在單獨的線程，但這僅僅是假象：執行是嚴格單線程的，但解釋器保留和存儲在下一個值請求之間的狀態。

為何生成器有用？正如關于迭代器這部分強調的，生成器函數只是創建迭代對象的又一種方式。一切能被yield語句完成的東西也能被next方法完成。然而，使用函數讓解釋器魔力般地創建迭代器有優勢。一個函數可以比需要next和__iter__方法的類定義短很多。更重要的是，相比不得不對迭代對象在連續next調用之間傳遞的實例(instance)屬性來說，生成器的作者能更簡單的理解局限在局部變量中的語句。

還有問題是為何迭代器有用？當一個迭代器用來驅動循環，循環變得簡單。迭代器代碼初始化狀態，決定是否循環結束，并且找到下一個被提取到不同地方的值。這凸顯了循環體――最值得關注的部分。除此之外，可以在其它地方重用迭代器代碼。

雙向通信
每個yield語句將一個值傳遞給調用者。這就是為何PEP 255引入生成器(在Python2.2中實現)。但是相反方向的通信也很有用。一個明顯的方式是一些外部(extern)語句，或者全局變量或共享可變對象。通過將先前無聊的yield語句變成表達式，直接通信因PEP 342成為現實(在2.5中實現)。當生成器在yield語句之后恢復執行時，調用者可以對生成器對象調用一個方法，或者傳遞一個值 給 生成器，然后通過yield語句返回，或者通過一個不同的方法向生成器注入異常。

第一個新方法是send(value)，類似于next()，但是將value傳遞進作為yield表達式值的生成器中。事實上，g.next()和g.send(None)是等效的。

第二個新方法是throw(type, value=None, traceback=None)，等效于在yield語句處

raise type, value, traceback

不像raise(從執行點立即引發異常)，throw()首先恢復生成器，然后僅僅引發異常。選用單次throw就是因為它意味著把異常放到其它位置，并且在其它語言中與異常有關。

當生成器中的異常被引發時發生什么？它可以或者顯式引發，當執行某些語句時可以通過throw()方法注入到yield語句中。任一情況中，異常都以標準方式傳播：它可以被except和finally捕獲，或者造成生成器的中止并傳遞給調用者。

因完整性緣故，值得提及生成器迭代器也有close()方法，該方法被用來讓本可以提供更多值的生成器立即中止。它用生成器的__del__方法銷毀保留生成器狀態的對象。

讓我們定義一個只打印出通過send和throw方法所傳遞東西的生成器。

>>> import itertools>>> def g():...   print '--start--'...   for i in itertools.count():...     print '--yielding %i--' % i...     try:...       ans = yield i...     except GeneratorExit:...       print '--closing--'...       raise...     except Exception as e:...       print '--yield raised %r--' % e...     else:...       print '--yield returned %s--' % ans>>> it = g()>>> next(it)--start----yielding 0--0>>> it.send(11)--yield returned 11----yielding 1--1>>> it.throw(IndexError)--yield raised IndexError()----yielding 2--2>>> it.close()--closing--

注意： next還是__next__?

在Python 2.x中，接受下一個值的迭代器方法是next，它通過全局函數next顯式調用，意即它應該調用__next__。就像全局函數iter調用__iter__。這種不一致在Python 3.x中被修復，it.next變成了it.__next__。對于其它生成器方法――send和throw情況更加復雜，因為它們不被解釋器隱式調用。然而，有建議語法擴展讓continue帶一個將被傳遞給循環迭代器中send的參數。如果這個擴展被接受，可能gen.send會變成gen.__send__。最后一個生成器方法close顯然被不正確的命名了，因為它已經被隱式調用。

鏈式生成器
注意： 這是PEP 380的預覽(還未被實現，但已經被Python3.3接受)

比如說我們正寫一個生成器，我們想要yield一個第二個生成器――一個子生成器(subgenerator)――生成的數。如果僅考慮產生(yield)的值，通過循環可以不費力的完成：

subgen = some_other_generator()for v in subgen:  yield v

然而，如果子生成器需要調用send()、throw()和close()和調用者適當交互的情況下，事情就復雜了。yield語句不得不通過類似于前一章節部分定義的try...except...finally結構來保證“調試”生成器函數。這種代碼在PEP 380中提供，現在足夠拿出將在Python 3.3中引入的新語法了：

yield from some_other_generator()

像上面的顯式循環調用一樣，重復從some_other_generator中產生值直到沒有值可以產生，但是仍然向子生成器轉發send、throw和close。