Pythonにおけるイテレータとジェネレータについて学ぶ
イテレータ
イテレータは以下のような位置にくるオブジェクトを指す。
for x in イテレータ:
xの処理
イテレータは複数のメソッド（プロトコル）を定義している必要がある。
__iter__メソッドと __next__ メソッドである。
__iter__メソッドはイテレータオブジェクトを返すことを期待している。
このイテレータオブジェクトは next 関数を呼び出せるように __iter__ メソッドを実装している必要がある。
そして、__next__メソッドをオブジェクトに実装することでイテレータオブジェクトとなり、for のような反復処理を実装できる。
StopIteration例外を送ることで、データの読み出しが終わったことを示す。
たとえば、以下のコードは 2 乗を行うイテレータである。
class SquareIterator:
def __init__(self, *args):
self.args = args
self.i = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.i == len(self.args):
raise StopIteration()
ret = self.args[self.i] ** 2
self.i += 1
return ret
sit = SquareIterator(10, 20, 30)
for x in sit:
print(x)
ジェネレータ
yield で値を返すメソッドのことである。
__next__プロトコルを実装できる。（どうやら暗黙的に呼び出されるらしい。）
ジェネレータを用いる理由としては、リストのように 前もってすべて計算するとメモリ的に厳しい などがある。
全体をすべて持つことは厳しいため、１つ要素を触るごとに要素を返すことが行える。
import random
def generator():
while True:
# 本当はここで画像を読むなどの重い処理がなされる
yield random.randint(0, 10)
for x in generator():
print(x)
Type Hints
Iterator の型ヒントは以下のように行う。
from typing import Iterator
class SquareIterator:
def __init__(self, *args):
self.args = args
self.i = 0
def __iter__(self) -> Iterator[int]:
return self
def __next__(self):
if self.i == len(self.args):
raise StopIteration()
ret = self.args[self.i] ** 2
self.i += 1
return ret
sit: Iterator = SquareIterator(10, 20, 30)
ジェネレータは以下のように行う。
Generator[YieldType, SendType, ReturnType]という形式になっている。
今回は値を返すだけなので、SendType と YieldType が必要ない。
from typing import Generator
import random
def generator() -> Generator[int, None, None]:
while True:
yield random.randint(0, 10)
for x in generator():
print(x)
ただし、これら Iterator , Generatorは 3.9 以降では [] で書くことが推奨されている。
イテラブル
イテラブル (Iterable)は、for などで繰り返せるオブジェクトを指す。
たとえば、リスト、セットなどがイテラブルである。
__iter__メソッドもしくは __getitem__ メソッドを定義しているオブジェクトである。
イテラブルのオブジェクトから __iter__ メソッドを読んでイテレータを取り出す。（これは、iter関数によって、実行される。）
このイテレータとは __next__ と __iter__ メソッドをプロトコルとして実装しているオブジェクトである。
そして、このイテレータを next関数 にわたすことによって、データを順次取り出せる。
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