深入理解python迭代

原文：
更深入的理解 Python 中的迭代
作者： Trey Hunner 译者：LCTT MjSeven

¹本文内容说明

²本文的python运行环境说明

一、什么是迭代
（斜体字内容来自百度百科）迭代，就是重复反馈的活动，目的通常是为了逼近所需的目标，每一次重复成为一次迭代。每一次迭代的结果都会作为下一次的初始值。
对计算机特定程序中需要反复执行的子程序，进行一次重复，即重复执行程序中的循环，直到满足某种条件为止，亦称为迭代。

我的理解：python中的迭代，按上面的定义，需要反复执行的子程序就是next()，满足的条件就是StopIteration这个TypeError产生。

二、python中的for循环
python中，没有用索引形成的for循环，例如：

for (i = 0, i < = 10, i++)

python中的循环，是for each in形式的循环：

for number in numbers:

三、可迭代和序列

python中的序列，包括列表（list）、元组（tuple）和字符串（string）；
迭代意味着循环，可迭代意味着可循环可遍历，反之，可循环可遍历意味着可迭代；
所有python中的序列，都是可遍历的，也就是可迭代的；
python中，除了序列外，字典、集合、文件以及生成器，都是可迭代的。

四、迭代器
“迭代器”就是可以驱动“可迭代对象”的“东西”。python中，可以使用iter()函数获取“”可迭代对象的“迭代器”
一旦获得“迭代器”，就可以将它传递给内置的next()函数，获取它的下一项。

"""首先定义一个numbers列表，然后通过生成器表达式
生成一个生成器对象squares"""
>>> numbers = [1, 2, 3. 4. 5]
>>> squares = （number ** 2 for number in numbers）
#my_iter是生成器squares的迭代器
#由iter函数生成
>>> my_iter = iter(squares)
>>> my_iter
>>> <list_iterator object at 0x10a9ba208>
#next函数返回迭代器my_iter的下一项
>>> next(my_iter)
1
>>> next(my_iter)
4
>>> next(my_iter)
9
>>>

迭代器是有“状态的”，一旦消耗了一项，它就会“消失”，也就是说，每调用一次迭代器，就消耗一个迭代器，直到产生一个StopIteration异常

>>> next(my_iter)
16
>>> next(my_iter)
25
>>> next(my_iter)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

再看下面这个例子：

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> squares = (number ** 2 for number in numbers)
>>> next(squares)
1
>>> next(squares)
4
>>> for number in squares:
...     print(number)
... 
9
16
25
>>>

为什么结果是这样？for循环只输出了9、16和25？
因为在第3行和第5行，两次next函数调用，使得squares的迭代器（因为squares是生成器，而生成器本身也是迭代器）“消失了”2个，只剩下了后面的3个。
结合上面对“可迭代对象”及“迭代器”的讨论，可以对python的for循环作如下理解：

下面这段代码“定义”了python的for：

def funky_loop(iterable, action_todo):
	iterator = iter(iterable)
	done_looping = False
	while not done_looping:
		try:
			item = next(iterator)
		except StopIteration:
			done_looping = True
		else:
			action_todo(item)

五、迭代器协议
迭代器协议（Iterator Protocol），定义了iter和next如何工作，python中所有形式的迭代都是由迭代器协议驱动的。
“生成器”本身就是迭代器（可以用next获取下一项），也可以用for循环遍历，这就引出一个概念：迭代器是可迭代的，当我们在迭代器上使用iter时，iter返回迭代器自己，但迭代器与可迭代对象不同的是：迭代器对象没有长度，不能被索引。

"""next()"""
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> squares = (number **2 for number in numbers)
>>> next(squares)
1
>>> next(squares)
4
>>> next(squares)
9

"""for"""
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> squares = (number **2 for number in numbers)
>>> for square in squares:
...     print(square)
... 
1
4
9
16
25
>>>

"""len"""
>>> len(squares)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'generator' has no len()
>>> my_iter = iter(squares)
>>> len(my_iter)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'generator' has no len()
>>>

对象	可迭代	迭代器
可迭代对象	是	不一定
迭代器	是	是
生成器	是	是
列表	是	否

python迭代器协议总结

可迭代对象传给iter函数，获得迭代器；
迭代器：
- 可传递给next函数，它将给出下一项，如果没有下一项，给出StopIteration异常；
- 可传递给iter函数，返回自身的一个迭代器
这些语句反过来也是正确的：
- 任何可以在不引发TypeError异常的情况下传递给iter的东西都是可迭代的；
- 任何可以在不引发TypeError异常的情况下传递给next的东西都是一个迭代器
- 当传递给iter时，任何返回自身的东西都是一个迭代器

本文是我阅读原文后的笔记和心得。感谢原文作者。 ↩︎
Python 3.7.1 [Clang 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin ↩︎

我个人看到的理解python“迭代”概念最好的一篇文章

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