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理解Python的Iterable和Iterator
laixintao · 2018-03-02 · via 卡瓦邦噶!

今天看到一篇很有意思的文章,说Pyhton3的range是返回的什么?

很多人都会不假思索的说,这还不简单,在Python2中range()会返回list,到了Python3range已经使用xrange替换,返回的是一个迭代器(Iterator)。

恭喜你,答错了。

range()返回的是一个Iterable,并不是一个Iterator.

Python

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a  Python 3.6.3 (default, Nov  3 2017, 14:41:25)

Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information

IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: a = range(10)

In [2]: a

Out[2]: range(0, 10)

In [3]: import collections

In [4]: isinstance(a, collections.Iterable)

Out[4]: True

In [5]: isinstance(a, collections.Iterator)

Out[5]: False

原理很简单,先简单说一下Iterable和Iterator,不要试图比较二者有什么不同,因为二者根本就是不同的概念。二者字面意思都非常明确:Iterable就是一个可迭代的对象,对其调用iter(Iterable)将会得到一个迭代器;而Iterator就是一个迭代器,对其调用next(Iterator)将会得到下一个元素。

Python推崇协议,说白了就是鸭子类型。你如果实现了__iter__(),(即对你调用iter()可以得到一个Iterator)那你就是一个Iterable;如果实现了__next__()__iter__()就是一个Iterator。

等等,Iterator不就是调用next()得到下一个元素就可以了?为什么Iterator也要实现Iterable的__iter__()方法,这不纯粹啊!

为什么Python的Iterator要实现__iter__()呢(通常的实现都是return self)。官方文档中说的相当清楚。

Iterators are required to have an __iter__() method that returns the iterator object itself so every iterator is also iterable and may be used in most places where other iterables are accepted.

简单翻译一下,就是说Iterator也要求实现__iter__(),因为很多地方接收的参数是一个Iterable,如果所有的Iterator都是Iterable,那么这些用Iterable地方都可以无障碍地使用Iterator了。比如说for循环吧,关于for循环,我在Python的wiki中(已经比较老了)找到这样的描述:

 Basically, any object with an iterable method can be used in a for loop. Even strings, despite not having an iterable method – but we’ll not get on to that here.

即,for循环拿到一个Iterable的Iterator,然后使用这个Iterator进行迭代。如果Iterator实现了__iter__()方法,那么for循环就可以无障碍地对Iterator进行迭代了,Neat!想象一下,Python的生成器也是Iterator,如果for循环不能支持对Iterator迭代,生不如死啊。

所以对Iterator就有了这样一个“过分”的要求。我们可以认为,所有的Iterator都是Iterable。那么回到最初的问题,为什么range()反回的是一个Iterable而不是Iterator呢?

Iterator是有状态的,只能遍历一次,是“消费型”的,不可以“二次消费”。Iterable是没有状态的(这里不太严谨,这句话暂且不提是Iterator的Iterable),每一次对Iterable调用iter()都会得到一个新的迭代器。

考虑我们平时使用range(),我们认为这是一个表示范围的一个容器。可以使用这个容器去初始化成别的容器,这没有任何问题。

Python

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>>> numbers = range(3)

>>> tuple(numbers)

(0, 1, 2)

>>> tuple(numbers)

(0, 1, 2)

倘若range()返回的是迭代器,那么上面这个看起来在正常不过的代码就有麻烦了:

Python

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4

5

>>> numbers = iter(range(3))

>>> tuple(numbers)

(0, 1, 2)

>>> tuple(numbers)

()

读到这里,你应该完全理解Iterable和Iterator了,再说点题外话。

有人可能觉得(我之前也这么觉得),这样的实现太不纯粹了,要是Iterator就是Iterator,Iterable就是Iterable不好吗?规定接口只接受Iterator,如果有Iterable的话必须手动获得一个新的Iterator然后使用。可以是可以,但是想象一下每次都初始化一个新的Iterator多费劲啊。并且肯定有地方会定义一个临时变量,万一忍不住忘记这已经迭代完了,被迭代第二次呢?

对Iterator进行迭代,是很符合人类思维的事情,因为迭代器本来就是可以迭代的。

对Iterable进行迭代,也是很符合人类思维的事情,”可迭代的对象“本来也是可迭代的,每次迭代的时候在内部初始化一个Iterator进行迭代。

所以现在想想,其实Iterator的这种行为就非常合理了。

Python是一门讲求实用主义的语言。随着越来越多地接触和使用这一门语言,我也越来越体会到这句话。另一个例子是Pyhton的元祖,这个数据结构的灵感来自ABC语言的compoundscompounds可以作为字典(在ABC中字典叫table)的合成键,也支持平行赋值。仅此而已。如果你想使用它,要么使用平行赋值取出全部的元素,要么作为一个整体来使用。这样compounds的作用变得非常纯粹——一个没有字段名字的记录的集合。而Python的tuple,却支持了迭代、下标、切片,给人的印象更像是frozenlist!概念上已经失去了compounds的纯粹。

但是这种实用主义的哲学让Python比ABC更灵活,更好用也更成功。

Although practicality beats purity.

Python 之禅如是说。