自定义迭代器类与生成器？

Question

以下是说明。我想知道在可以定义生成器函数时是否有理由定义自定义迭代器类。

我需要迭代一个将每个元素转换为int的序列，例如

# seq is a sequence of strings or in general anything convertible to int
def f(seq):
    # ...
    g(int_iter(seq))

# iseq is a numeric sequence
def g(iseq):
    it = iter(iseq)
    # ...

我可以使用自定义迭代器类：

# iterator converting elements it iterates over to int
class int_iter:
    def __init__(self, iterable):
        self.it = iter(iterable)

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        return int(next(self.it))

或发电机功能：

def int_iter(seq):
    return (int(i) for i in seq)

这些解决方案总是可以互换吗？ 它们是否等效（时间和空间）？ 在风格上，他们中的任何一个被认为更好吗？

谢谢！

Answer 1

如果我打算将其作为答案编写，那么让我们添加一些示例来演示差异。假设我们有一个简单的迭代：

source_list = list(range(10))  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

如果你想把它变成一个字符串列表，除了已经提到的为此目的设计的map()之外还有很多方法 - 你可以做一个简单的生成器：

def gen_str(iterable):  # this is equivalent to returning an in-line generator
    for element in iterable:
        yield str(element)

test_gen = gen_str(source_list)
for element in test_gen:
    print(repr(element), end=" ")
# '0' '1' '2' '3' '4' '5' '6' '7' '8' '9' 

或者你可以编写一个完整的迭代器类：

class iter_str(object):

    def __init__(self, iterable):
        self._iterable = iterable
        self._iterator = self._get_iter(self._iterable)

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        return str(next(self._iterator))

    @staticmethod
    def _get_iter(iterable):  # a generator for forward iteration
        for element in iterable:
            yield element

test_iter = iter_str(source_list)
for element in test_iter:
    print(repr(element), end=" ")
# '0' '1' '2' '3' '4' '5' '6' '7' '8' '9' 

到目前为止，它们是相同的 - 但是如果你想在迭代时跳过一些元素会发生什么？你不能指示生成器这样做，并且为了跳过你需要在迭代代码本身中添加跳过耗尽逻辑的元素，即：

test_gen = gen_str(source_list)
for element in test_gen:
    if element == "5":
        for _ in range(3):
            next(test_gen)
        continue
    print(repr(element), end=" ")
# '0' '1' '2' '3' '4' '9' 

另一方面，使用迭代器类，您可以通过添加一个简单的skip()方法来封装您的控件，如：

def skip(self, elements=1):
    for _ in range(elements):
        next(self._iterator)

然后你可以优雅地做同样的事情：

test_iter = iter_str(source_list)
for element in test_iter:
    if element == "5":
        element = test_iter.skip(3)
        continue
    print(repr(element), end=" ")
# '0' '1' '2' '3' '4' '9' 

但这只是冰山一角 - 如果你想在迭代中途停止生成字符串并使用原始数据会发生什么？没有办法通知生成器这样做（除非你通过传递一些外部控制变量来构建它），而对迭代器类的简单更改允许你这样做：

class iter_str(object):

    def __init__(self, iterable, string_mode=True):
        self._iterable = iterable
        self.string_mode = string_mode
        self._iterator = self._get_iter(self._iterable)

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        element = next(self._iterator)
        if self.string_mode:
            return str(element)
        return element

    @staticmethod
    def _get_iter(iterable):  # a generator for forward iteration
        for element in iterable:
            yield element

test_iter = iter_str(source_list)
for element in test_iter:
    if element == "4":
        test_iter.string_mode = False
    print(repr(element), end=" ")
# '0' '1' '2' '3' '4' 5 6 7 8 9 

通过这种方式，您可以对迭代添加任意控制，包括反转，重复迭代，甚至在迭代中途切换迭代器源等。简单的生成器不允许您在没有重大麻烦的情况下执行任何操作。

至于效率，从这个例子中可以明显看出，发电机效率更高，因为我们仍然依赖于内部发电机，但如果你需要控制你所需要的迭代的生命周期，性能损失将很快消失。添加更复杂的检查，通常会让您的生活变得悲惨，试图解决发电机限制问题。

我不会评论风格，但我声称，一般来说，最好使用最好的工具 - 如果你不需要生命周期控制你的iterable，继续使用生成器，如果你这样做 - 迭代器类是一种方法。

Answer 2

这一切都取决于您期望从对象中获得的功能。如果你只想要一次性迭代作为结果，这是在内存方面优化而不是像列表，元组等容器，最好的方法是使用生成器表达式。如果您希望您的对象可以多次迭代，您应该使用列表推导或其他等价物（设置理解等）。

如果您想要容器或生成器无法满足的更多功能，您应该使用自定义对象并将您期望的功能添加为类的不同方法。