>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2024-03-29 16:20:49
运行环境：
Linux发行版本: Debian GNU/Linux 12 (bookworm)
操作系统内核: Linux-6.1.0-18-amd64-x86_64-with-glibc2.36
Python版本: 3.11.2
1.14. 可迭代的对象、迭代器和生成器¶
当我在自己的程序中发现用到了模式，我觉得这就表明某个地方出错了。程序的形式应该仅仅反映它所要解决的问题。代码中其他任何外加的形式都是一个信号，（至少对我来说）表明我对问题的抽象还不够深——这通常意味着自己正在手动完成事情，本应该通过写代码来让宏的扩展自动实现。 ——Paul Graham, Lisp 黑客和风险投资人
Python 内置了迭代器模式，用于进行惰性运算，按需求一次获取一个数据项，避免不必要的提前计算。
迭代器在 Python 中并不是一个具体类型的对象，更多地使指一个具体协议。
1.14.1. 迭代器协议¶
iter(x)。iter 函数会做以下操作： 1. 检查对象是否实现了 __iter__
方法（abc.Iterable），若实现，且返回的结果是个迭代器（abc.Iterator），则调用它，获取迭代器并返回；
2. 若没实现，但实现了 __getitem__
方法（abc.Sequence），若实现则尝试从 0
开始按顺序获取元素并返回； 3. 以上尝试失败，抛出
TypeError，表明对象不可迭代。判断一个对象是否可迭代，最好的方法不是用 isinstance
来判断，而应该直接尝试调用 iter 函数。
注：可迭代对象和迭代器不一样。从鸭子类型的角度看，可迭代对象
Iterable 要实现 __iter__，而迭代器 Iterator 要实现
__next__. 不过，迭代器上也实现了
__iter__，用于返回自身。
1.14.2. 迭代器的具体实现¶
《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书讲解迭代器设计模式时，在“适用性”一 节中说： 迭代器模式可用来： * 访问一个聚合对象的内容而无需暴露它的内部表示 * 支持对聚合对象的多种遍历 * 为遍历不同的聚合结构提供一个统一的接口（即支持多态迭代）
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用
iter(my_iterable)
都新建一个独立的迭代器。这就是为什么这个示例需要定义
SentenceIterator 类。
所以，不应该把 Sentence 本身作为一个迭代器，否则每次调用
iter(sentence) 时返回的都是自身，就无法进行多次迭代了。
>>> # 通过实现迭代器协议，让一个对象变得可迭代
>>> import re
>>> from collections import abc
>>>
>>>
>>> class Sentence:
>>> def __init__(self, sentence):
>>> self.sentence = sentence
>>> self.words = re.findall(r'\w+', sentence)
>>>
>>> def __iter__(self):
>>> """返回 iter(self) 的结果"""
>>> return SentenceIterator(self.words)
>>>
>>>
>>> # 推荐的做法是对迭代器对象进行单独实现
>>> class SentenceIterator(abc.Iterator):
>>> def __init__(self, words):
>>> self.words = words
>>> self._index = 0
>>>
>>> def __next__(self):
>>> """调用时返回下一个对象"""
>>> try:
>>> word = self.words[self._index]
>>> except IndexError:
>>> raise StopIteration()
>>> else:
>>> self._index += 1
>>>
>>> return word
>>>
>>>
>>>
>>> sentence = Sentence('Return a list of all non-overlapping matches in the string.')
>>> assert isinstance(sentence, abc.Iterable) # 实现了 __iter__，就支持 Iterable 协议
>>> assert isinstance(iter(sentence), abc.Iterator)
>>> for word in sentence:
>>> print(word, end='·')
Return·a·list·of·all·non·overlapping·matches·in·the·string·
SentenceIterator 对象继承自 abc.Iterator
通过了迭代器测试。而且 Iterator 替我们实现了 __iter__ 方法。__next__
抽象方法和实际迭代中并不会用到的 __iter__ 非抽象方法，才能通过
Iterator 测试。1.14.3. 生成器函数¶
如果懒得自己写一个迭代器，可以直接用 Python 的生成器函数来在调用
__iter__ 时生成一个迭代器。
注：在 Python 社区中，大家并没有对“生成器”和“迭代器”两个概念做太多区分，很多人是混着用的。不过无所谓啦。
>>> # 使用生成器函数来帮我们创建迭代器
>>> import re
>>>
>>>
>>> class Sentence:
>>> def __init__(self, sentence):
>>> self.sentence = sentence
>>> self.words = re.findall(r'\w+', sentence)
>>>
>>> def __iter__(self):
>>> for word in self.words:
>>> yield word
>>> return
>>>
>>> sentence = Sentence('Return a list of all non-overlapping matches in the string.')
>>> for word in sentence:
>>> print(word, end='·')
>>> # 使用 re.finditer 来惰性生成值
>>> # 使用生成器表达式（很久没用过了）
>>> import re
>>>
>>>
>>> class Sentence:
>>> def __init__(self, sentence):
>>> self.re_word = re.compile(r'\w+')
>>> self.sentence = sentence
>>>
>>> def __iter__(self):
>>> return (match.group()
>>> for match in self.re_word.finditer(self.sentence))
>>>
>>> sentence = Sentence('Return a list of all non-overlapping matches in the string.')
>>> for word in sentence:
>>> print(word, end='·')
>>> # 实用模块
>>> import itertools
>>>
>>> # takewhile & dropwhile
>>> print(list(itertools.takewhile(lambda x: x < 3, [1, 5, 2, 4, 3])))
>>> print(list(itertools.dropwhile(lambda x: x < 3, [1, 5, 2, 4, 3])))
>>> # zip
>>> print(list(zip(range(5), range(3))))
>>> print(list(itertools.zip_longest(range(5), range(3))))
>>>
>>> # itertools.groupby
>>> animals = ['rat', 'bear', 'duck', 'bat', 'eagle', 'shark', 'dolphin', 'lion']
>>> # groupby 需要假定输入的可迭代对象已经按照分组标准进行排序（至少同组的元素要连在一起）
>>> print('----')
>>> for length, animal in itertools.groupby(animals, len):
>>> print(length, list(animal))
>>> print('----')
>>> animals.sort(key=len)
>>> for length, animal in itertools.groupby(animals, len):
>>> print(length, list(animal))
>>> print('---')
>>> # tee
>>> g1, g2 = itertools.tee('abc', 2)
>>> print(list(zip(g1, g2)))
>>> # 使用 yield from 语句可以在生成器函数中直接迭代一个迭代器
>>> from itertools import chain
>>>
>>> def my_itertools_chain(*iterators):
>>> for iterator in iterators:
>>> yield from iterator
>>>
>>> chain1 = my_itertools_chain([1, 2], [3, 4, 5])
>>> chain2 = chain([1, 2, 3], [4, 5])
>>> print(list(chain1), list(chain2))
[1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 3, 4, 5]
iter
函数还有一个鲜为人知的用法：传入两个参数，使用常规的函数或任何可调用的对象创建迭代器。这样使用时，第一个参数必须是可调用的对象，用于不断调用（没有参数），产出各个值；第二个值是哨符，这是个标记值，当可调用的对象返回这个值时，触发迭代器抛出
StopIteration 异常，而不产出哨符。
>>> # iter 的神奇用法
>>> # iter(callable, sentinel)
>>> import random
>>>
>>> def rand():
>>> return random.randint(1, 6)
>>> # 不停调用 rand(), 直到产出一个 5
>>> print(list(iter(rand, 5)))