Python特性

迭代

如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。

在Python中，迭代是通过for ... in来完成的，而很多语言比如C语言，迭代list是通过下标完成的，比如C代码：

for (i=0; i<length; i++) {
    n = list[i];
}

list或tuple这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict、str等：

字典迭代

list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但是，只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如dict就可以迭代：

# 迭代 key
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for key in d:
...     print(key)
...
a
b
c

注意

因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。

默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。

# 迭代 value
>>> a = {'a':1,'b':2,'c':3}
>>> a
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> for value in a.values():
...     print(value)
...
1
2
3

# 迭代 key,value
>>> for k,v in a.items():
...     print("%s:%s"%(k,v))
...
a:1
b:2
c:3
>>>

字符串迭代

# 迭代字符串
>>> for i in "12345":
...     print(i)
...
1
2
3
4
5
>>>

可以看出，Python的for循环抽象程度要高于C的for循环，因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行，而我们不太关心该对象究竟的数据类型。

判断对象是否可迭代

如何判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections.abc模块的Iterable类型判断：

# 判断对象是否可迭代
>>> from collections.abc import Iterable
>>> isinstance(123,Iterable)
False
>>> isinstance("123",Iterable) # str是否可迭代
True
>>> isinstance([1,2,3],Iterable) # list是否可迭代
True
>>> isinstance((1,2,3),Iterable) # tuple是否可迭代
True
>>> isinstance(range(3),Iterable) # set是否可迭代
True
>>> isinstance({'a':1,'b':2,'c':3},Iterable) # dict是否可迭代
True
>>>

:::info 提示 Python内置的enumerate函数可以把一个list变成k,v键值对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身：

# 使用 enumerate() 函数把一个 list 变成 v,v 键值对
>>> for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
...     print(i, value)
...
0 A
1 B
2 C

:::

上面的for循环里，同时引用了两个变量，在Python里是很常见的，比如下面的代码：

# 同时引用两个变量
>>> for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
...     print(x, y)
...
1 1
2 4
3 9

列表生成式

列表生成式即List Comprehensions，是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。

【例】生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))：

>>> list(range(1,11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>>

但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？方法一是循环：

>>> l=[]
>>> for x in range(1,11):
...     l.append(x*x)
...
>>> l
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
>>>
>>>

此处可以使用列表生成式简化以上过程：

>>> [x * x for x in range(1,11)]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
>>>

for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

>>> [x * x for x in range(1,11) if x % 2 == 0]
[4, 16, 36, 64, 100]
>>>

还可以使用两层循环，可以生成全排列：

>>> [m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']
['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']
>>>

三层和三层以上的循环就很少用到了。

运用列表生成式，可以写出非常简洁的代码。 例如，列出当前目录下的所有文件和目录名，可以通过一行代码实现：

>>> import os # 导入os模块，模块的概念后面讲到
>>> [a for a in os.listdir('.')] # os.listdir可以列出文件和目录
['.emacs.d', '.ssh', '.Trash', 'Adlm', 'Applications', 'Desktop', 'Documents', 'Downloads', 'Library', 'Movies', 'Music', 'Pictures', 'Public', 'VirtualBox VMs', 'Workspace', 'XCode']

for循环其实可以同时使用两个甚至多个变量，比如dict的items()可以同时迭代key和value：

>>> a = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> for k, v in a.items():
...     print(k, '=', v)
...
y = B
x = A
z = C

因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：

>>> d = {'x': 'A', 'y': 'B', 'z': 'C' }
>>> [k + '=' + v for k, v in d.items()]
['y=B', 'x=A', 'z=C']

最后把一个list中所有的字符串变成小写：

>>> l = ['Hello', 'World', 'IBM', 'Apple']
>>> [s.lower() for s in l]
['hello', 'world', 'ibm', 'apple']

if...else生成表达式

（1）if写在for后面，不能加else。这是因为跟在for后面的if是一个筛选条件，不能带else，否则如何筛选？

>>> [x for x in range(1,11) if x % 2 ==0]
[2, 4, 6, 8, 10]
>>> [x for x in range(1,11) if x % 2 ==0 else 0]
  File "<stdin>", line 1
    [x for x in range(1,11) if x % 2 ==0 else 0]
                                         ^^^^
SyntaxError: invalid syntax
>>>

（2）if写在for前面，必须加else。这是因为for前面的部分是一个表达式，它必须根据x计算出一个结果。因此，考察表达式：x if x % 2 == 0，它无法根据x计算出结果，因为缺少else，必须加上else：

>>> [x if x % 2 == 0 for x in range(1,11)]
  File "<stdin>", line 1
    [x if x % 2 == 0 for x in range(1,11)]
     ^^^^^^^^^^^^^^^
SyntaxError: expected 'else' after 'if' expression
>>> [x if x % 2 == 0 else -x for x in range(1,11)]
[-1, 2, -3, 4, -5, 6, -7, 8, -9, 10]
>>>

上述for前面的表达式x if x % 2 == 0 else -x才能根据x计算出确定的结果。

可见，在一个列表生成式中，for前面的if ... else是表达式，而for后面的if是过滤条件，不能带else。

生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

>>> l = [x * x for x in range(10)]
>>> l
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x000002A5678FA110>
>>>

创建l和g的区别仅在于最外层的[]和()，l是一个list，而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢？

如果要一个一个打印出来，可以通过next()函数获得generator的下一个返回值：

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。

当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
... 
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

【例】著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

注意

赋值语句：

a, b = b, a + b

相当于：

t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]

但不必显式写出临时变量t就可以赋值。

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

>>> fib(6)
1
1
2
3
5
8
'done'

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator函数，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator函数，调用一个generator函数将返回一个generator：

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

这里，最难理解的就是generator函数和普通函数的执行流程不一样。普通函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

举个简单的例子，定义一个generator函数，依次返回数字1，3，5：

def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield(3)
    print('step 3')
    yield(5)

调用该generator函数时，首先要生成一个generator对象，然后用next()函数不断获得下一个返回值：

>>> o = odd()
>>> next(o)
step 1
1
>>> next(o)
step 2
3
>>> next(o)
step 3
5
>>> next(o)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

可以看到，odd不是普通函数，而是generator函数，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就报错。

注意

调用generator函数会创建一个generator对象，多次调用generator函数会创建多个相互独立的generator。

同样的，把函数改成generator函数后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
1
2
3
5
8

但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

>>> g = fib(6)
>>> while True:
...     try:
...         x = next(g)
...         print('g:', x)
...     except StopIteration as e:
...         print('Generator return value:', e.value)
...         break
...
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

迭代器

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

• (1)集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等。

• (2)generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

>>> from collections.abc import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break

参考源码:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

from collections.abc import Iterable, Iterator

def g():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

print('Iterable? [1, 2, 3]:', isinstance([1, 2, 3], Iterable))
print('Iterable? \'abc\':', isinstance('abc', Iterable))
print('Iterable? 123:', isinstance(123, Iterable))
print('Iterable? g():', isinstance(g(), Iterable))

print('Iterator? [1, 2, 3]:', isinstance([1, 2, 3], Iterator))
print('Iterator? iter([1, 2, 3]):', isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator))
print('Iterator? \'abc\':', isinstance('abc', Iterator))
print('Iterator? 123:', isinstance(123, Iterator))
print('Iterator? g():', isinstance(g(), Iterator))

# iter list:
print('for x in [1, 2, 3, 4, 5]:')
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    print(x)

print('for x in iter([1, 2, 3, 4, 5]):')
for x in iter([1, 2, 3, 4, 5]):
    print(x)

print('next():')
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# iter each key:
print('iter key:', d)
for k in d.keys():
    print('key:', k)

# iter each value:
print('iter value:', d)
for v in d.values():
    print('value:', v)

# iter both key and value:
print('iter item:', d)
for k, v in d.items():
    print('item:', k, v)

# iter list with index:
print('iter enumerate([\'A\', \'B\', \'C\']')
for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):
    print(i, value)

# iter complex list:
print('iter [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:')
for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:
    print(x, y)