pythonfor循环遍历list_为什么for循环可以遍历list：Python中迭代器与生成器

1 引言

只要你学了Python语言，就不会不知道for循环，也肯定用for循环来遍历一个列表（list)，那为什么for循环可以遍历list，而不能遍历int类型对象呢？怎么让一个自定义的对象可遍历？

这篇博客中，我们来一起探索一下这个问题，在这个过程中，我们会介绍到迭代器、可迭代对象、生成器，更进一步的，我们会详细介绍他们的原理、异同。

2 迭代器与可迭代对象

在开始下面内容之前，我们先说说标题中的“迭代”一词。什么是迭代？我认为，迭代一个完整过程中的一个重复，或者说每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值，举一个类比来说：一个人类家族的发展是一个完整过程，需要经过数代人的努力，每一代都会以接着上一代的成果继续发展，所以每一代都是迭代。

2.1 迭代器

（1）怎么判断是否可迭代

作为一门设计语言，Python提供了许多必要的数据类型，例如基本数据类型int、bool、str，还有容器类型list、tuple、dict、set。这些类型当中，有些是可迭代的，有些不可迭代，怎么判断呢？

在Python中，我们把所有可以迭代的对象统称为可迭代对象，有一个类专门与之对应：Iterable。所以，要判断一个类是否可迭代，只要判断是否是Iterable类的实例即可。

>>> from collections importIterable>>> isinstance(123, Iterable)

False>>>isinstance(True, Iterable)

False>>> isinstance('abc', Iterable)

True>>>isinstance([], Iterable)

True>>>isinstance({}, Iterable)

True>>>isinstance((), Iterable)

True

所以，整型、布尔不可迭代，字符串、列表、字典、元组可迭代。

怎么让一个对象可迭代呢？毕竟，很多时候，我们需要用到的对象不止Python内置的这些数据类型，还有自定义的数据类型。答案就是实现__iter__()方法，只要一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象。

from collections.abc importIterableclassA():def __iter__(self):pass

print('A()是可迭代对象吗：',isinstance(A(),Iterable))

结果输出为：

A()是可迭代对象吗： True

瞧，我们在__iter__()方法里面甚至没写任何东西，反正我们在类A中定义则__iter__()方法，那么，它就是一个可迭代对象。

重要的事情说3遍：

只要一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象。

只要一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象。

只要一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象。

2.2 迭代器

迭代器是对可迭代对象的改造升级，上面说过，一个对象定义了__iter__()方法，那么它就是可迭代对象，进一步地，如果一个对象同时实现了__iter__()和__next()__()方法，那么它就是迭代器。

来，跟我读三遍：

如果一个对象同时实现了__iter__()和__next()__()方法，那么它就是迭代器。

如果一个对象同时实现了__iter__()和__next()__()方法，那么它就是迭代器。

如果一个对象同时实现了__iter__()和__next()__()方法，那么它就是迭代器。

在Python中，也有一个类与迭代器对应：Iterator。所以，要判断一个类是否是迭代器，只要判断是否是Iterator类的实例即可。

from collections.abc importIterablefrom collections.abc importIteratorclassB():def __iter__(self):pass

def __next__(self):pass

print('B()是可迭代对象吗：',isinstance(B(), Iterable))print('B()是迭代器吗：',isinstance(B(), Iterator))

结果输出如下：

B()是可迭代对象吗： True

B()是迭代器吗： True

可见，迭代器一定是可迭代对象，但可迭代对象不一定是迭代器。

所以整型、布尔一定不是迭代器，因为他们连可迭代对象都算不上。那么，字符串、列表、字典、元组是迭代器吗？猜猜！

>>> from collections.abc importIterator>>> isinstance('abc', Iterator)

False>>>isinstance([], Iterator)

False>>>isinstance({}, Iterator)

False>>>isinstance((), Iterator)

False

惊不惊喜，意不意外，字符串、列表、字典、元组都不是迭代器。那为什么它们可以在for循环中遍历呢？而且，我想，看到这里，就算你已经可以在形式上区分可迭代对象和迭代器，但是你可能会问，这有什么卵用吗？确实，没多少卵用，因为我们还不知道__iter__()、__next__()到底是个什么鬼东西。

接下来，我们通过继续探究for循环的本质来解答这些问题。

2.3 for循环的本质

说到__iter__()和__next__()方法，就很有必要介绍一下iter()和next()方法了。

（1）iter()与__iter__()

__iter__()的作用是返回一个迭代器，虽然上面说过，只要实现了__iter__()方法就是可迭代对象，但是，没有实现功能（返回迭代器）总归是有问题的，就像一个村长，当选之后，那就是村长了，但是如果尸位素餐不做事，那总是有问题的。

__iter__()方法毕竟是一个特殊方法，不适合直接调用，所以Python提供了iter()方法。iter()是Python提供的一个内置方法，可以不用导入，直接调用即可。

from collections.abc importIteratorclassA():def __iter__(self):print('A类的__iter__()方法被调用')returnB()classB():def __iter__(self):print('B类的__iter__()方法被调用')returnselfdef __next__(self):passa=A()print('对A类对象调用iter()方法前，a是迭代器吗：', isinstance(a, Iterator))

a1=iter(a)print('对A类对象调用iter()方法后，a1是迭代器吗：', isinstance(a1, Iterator))

b=B()print('对B类对象调用iter()方法前，b是迭代器吗：', isinstance(b, Iterator))

b1=iter(b)print('对B类对象调用iter()方法后，b1是迭代器吗：', isinstance(b1, Iterator))

运行结果如下：

对A类对象调用iter()方法前，a是迭代器吗： False

A类的__iter__()方法被调用

对A类对象调用iter()方法后，a1是迭代器吗： True

对B类对象调用iter()方法前，b是迭代器吗： True

B类的__iter__()方法被调用

对B类对象调用iter()方法后，b1是迭代器吗： True

对于B类，因为B类本身就是迭代器，所以可以直接返回B类的实例，也就是说self，当然，你要是返回其他迭代器也没毛病。对于类A，它只是一个可迭代对象，__iter__()方法需要返回一个迭代器，所以返回了B类的实例，如果返回的不是一个迭代器，调用iter()方法时就会报以下错误：

TypeError: iter() returned non-iterator of type 'A'

（2）next()与__next__()

__next__()的作用是返回遍历过程中的下一个元素，如果没有下一个元素则主动抛出StopIteration异常。而next()就是Python提供的一个用于调用__next__()方法的内置方法。

下面，我们通过next()方法来遍历一个list：

>>> list_1 = [1, 2, 3]>>>next(list_1)

Traceback (most recent call last):

File"", line 1, in next(list_1)

TypeError:'list' object is notan iterator>>> list_2 =iter(list_1)>>>next(list_2)1

>>>next(list_2)2

>>>next(list_2)3

>>>next(list_2)

Traceback (most recent call last):

File"", line 1, in next(list_2)

StopIteration

因为列表只是可迭代对象，不是迭代器，所以对list_1直接调用next()方法会产生异常。对list_1调用iter()后就可以获得是迭代器的list_2，对list_2每一次调用next()方法都会取出一个元素，当没有下一个元素时继续调用next()就抛出了StopIteration异常。

>>> classA():def __init__(self, lst):

self.lst=lstdef __iter__(self):print('A.__iter__()方法被调用')returnB(self.lst)>>> classB():def __init__(self, lst):

self.lst=lst

self.index=0def __iter__(self):print('B.__iter__()方法被调用')returnselfdef __next__(self):try:print('B.__next__()方法被调用')

value=self.lst[self.index]

self.index+= 1

returnvalueexceptIndexError:raiseStopIteration()>>> a = A([1, 2, 3])>>> a1 =iter(a)

A.__iter__()方法被调用>>>next(a1)

B.__next__()方法被调用1

>>>next(a1)

B.__next__()方法被调用2

>>>next(a1)

B.__next__()方法被调用3

>>>next(a1)

B.__next__()方法被调用

Traceback (most recent call last):

File"", line 11, in __next__value=self.lst[self.index]

IndexError: list index out of range

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):

File"", line 1, in next(a1)

File"", line 15, in __next__

raiseStopIteration()

StopIteration

A类实例化出来的实例a只是可迭代对象，不是迭代器，调用iter()方法后，返回了一个B类的实例a1，每次对a1调用next()方法，都用调用B类的__next__()方法。

接下来，我们用for循环遍历一下A类实例：

>>> for i in A([1, 2, 3]):print('for循环中取出值:',i)

A.__iter__()方法被调用

B.__next__()方法被调用

for循环中取出值:1B.__next__()方法被调用

for循环中取出值:2B.__next__()方法被调用

for循环中取出值:3B.__next__()方法被调用

通过for循环对一个可迭代对象进行迭代时，for循环内部机制会自动通过调用iter()方法执行可迭代对象内部定义的__iter__()方法来获取一个迭代器，然后一次又一次得迭代过程中通过调用next()方法执行迭代器内部定义的__next__()方法获取下一个元素，当没有下一个元素时，for循环自动捕获并处理StopIteration异常。如果你还没明白，请看下面用while循环实现for循环功能，整个过程、原理都是一样的：

>>> a = A([1, 2, 3])>>> a1 =iter(a)

A.__iter__()方法被调用>>> whileTrue:try:

i=next(a1)print('for循环中取出值:', i)exceptStopIteration:breakB.__next__()方法被调用

for循环中取出值:1B.__next__()方法被调用

for循环中取出值:2B.__next__()方法被调用

for循环中取出值:3B.__next__()方法被调用

作为一个迭代器，B类对象也可以通过for循环来迭代：>>> for i in B([1, 2, 3]):print('for循环中取出值:',i)

B.__iter__()方法被调用

B.__next__()方法被调用

for循环中取出值:1B.__next__()方法被调用

for循环中取出值:2B.__next__()方法被调用

for循环中取出值:3B.__next__()方法被调用

看出来了吗？这就是for循环的本质。

3 生成器

3.1 迭代器与生成器

如果一个函数体内部使用yield关键字，这个函数就称为生成器函数，生成器函数调用时产生的对象就是生成器。生成器是一个特殊的迭代器，在调用该生成器函数时，Python会自动在其内部添加__iter__()方法和__next__()方法。把生成器传给 next() 函数时， 生成器函数会向前继续执行， 执行到函数定义体中的下一个 yield 语句时， 返回产出的值， 并在函数定义体的当前位置暂停， 下一次通过next()方法执行生成器时，又从上一次暂停位置继续向下……，最终， 函数内的所有yield都执行完，如果继续通过yield调用生成器， 则会抛出StopIteration 异常——这一点与迭代器协议一致。

>>> from collections.abc importIterable>>> from collections.abc importIterator>>> defgen():print('第1次执行')yield 1

print('第2次执行')yield 2

print('第3次执行')yield 3

>>> g =gen()>>>isinstance(g, Iterable)

True>>>isinstance(g, Iterator)

True>>>g

>>>next(g)

第1次执行1

>>>next(g)

第2次执行2

>>>next(g)

第3次执行3

>>>next(g)

Traceback (most recent call last):

File"", line 1, in next(g)

StopIteration

可以看到，生成器的执行机制与迭代器是极其相似的，生成器本就是迭代器，只不过，有些特殊。那么，生成器特殊在哪呢？或者说，有了迭代器，为什么还要用生成器？

从上面的介绍和代码中可以看出，生成器采用的是一种惰性计算机制，一次调用也只会产生一个值，它不会将所有的值一次性返回给你，你需要一个那就调用一次next()方法取一个值，这样做的好处是如果元素有很多（数以亿计甚至更多），如果用列表一次性返回所有元素，那么会消耗很大内存，如果我们只是想要对所有元素依次一个一个取出来处理，那么，使用生成器就正好，一次返回一个，并不会占用太大内存。

举个例子，假设我们现在要取1亿以内的所有偶数，如果用列表来实现，代码如下：

deffun_list():

index= 1temp_list=[]while index < 100000000:if index % 2 ==0:

temp_list.append(index)print(index)

index+= 1

return temp_list

上面程序会先获取所有符合要求的偶数，然后一次性返回。如果你运行了代码，你就会发现两个问题——运行时间很长、消耗很多内存。

有时候，我们并不一定需要一次性获得所有的对象，需要一个使用一个就可以，这样的话，可以用生成器来实现：

>>> deffun_gen():

index= 1

while index < 100000000:if index % 2 ==0:yieldindex

index+= 1

>>>fun_gen()

>>> g =fun_gen()>>>next(g)2

>>>next(g)4

>>>next(g)6

看到了吗？对生成器没执行一次next()方法，就会返回一个元素，这样的话无论在速度上还是机器性能消耗上都会好很多。如果你还没感受到生成器的优势，我再说一个应用场景，假如需要取出远程数据库中的100万条记录进行处理，如果一次性获取所有记录，网络带宽、内存都会有很大消耗，但是如果使用生成器，就可以取一条，就在本地处理一条。

不过，生成器也有不足，正因为采用了惰性计算，你不会知道下一个元素是什么，更不会知道后面还有多少元素，所以，对于列表、元组等结构，我们能调用len()方法获知长度，但是对于生成器却不能。

总结一下迭代器与生成器的异同：

（1）生成器是一种特殊的迭代器，拥有迭代器的所有特性；

（2）迭代器使用return返回值而生成器使用yield返回值每一次对生成器执行next()都会在yield处暂停；

（3）迭代器和生成器虽然都执行next()方法时返回下一个元素，迭代器在实例化前就已知所有元素，但是采用惰性计算机制，共有多少元素，下一个元素是什么都是未知的，每一次对生成器对象执行next()方法才会产生下一个元素。

3.2 生成器解析式

使用过列表解析式吗？语法格式为：[返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件]

看下面代码：

>>> li =[]>>> for i in range(5):if i%2==0:

li.append(i**2)>>>li

[0,4, 16]

我们可以用列表解析式实现同样功能：

>>> li = [i**2 for i in range(5) if i%2==0]>>>li

[0,4, 16]>>>type(li)

很简单对不对？简洁了很多，返回的li就是一个列表。咳咳……偏题了，我们要说的是生成器解析式，而且我相信打开我这篇博文的同学大多都熟悉列表解析式，回归正题。

生成器解析式语法格式为：(返回值 for 元素 in 可迭代对象 if 条件)

你没看错，跟列表解析式相比，生成器解析式只是把方括号换成了原括号。来感受一下：

>>> g = (i**2 for i in range(5) if i%2==0)>>>g at 0x00000222DC2F4468>

>>>next(g)

0>>>next(g)4

>>>next(g)16

>>>next(g)

Traceback (most recent call last):

File"", line 1, in next(g)

StopIteration

可以看到，生成器解析式返回的就是一个生成器对象，换句话说生成器解析式是生成器的一种定义方式，这种方式简单快捷，当然实现的功能不能太复杂。

4 总结

本文全面总结了Python中可迭代对象、迭代器、生成器知识，我相信，只要你认真消化我这篇博文，就能深刻领悟迭代器生成器。