9. 类¶

和其他编程语言相比，Python 用非常少的新语法和语义将类加入到语言中。它是 C++ 和 Modula-3 中类机制的结合。Python 的类提供了面向对象编程的所有标准特性：类继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖它基类的任何方法，一个方法可以调用基类中相同名称的的方法。对象可以包含任意数量和类型的数据。和模块一样，类也拥有 Python 天然的动态特性：它们在运行时创建，可以在创建后修改。

在C++术语中，通常类成员（包括数据成员）是 public （除了见下文 Private Variables and Class-local References ），所有成员函数都是 virtual 。与在Modula-3中一样，没有用于从其方法引用对象成员的简写：方法函数使用表示对象的显式第一个参数声明，该参数由调用隐式提供。与Smalltalk一样，类本身也是对象。这为导入和重命名提供了语义。与C++和Modula-3不同，内置类型可以用作用户扩展的基类。此外，与C++一样，大多数具有特殊语法（算术运算符，下标等）的内置运算符都可以重新定义为类实例。

(Lacking universally accepted terminology to talk about classes, I will make occasional use of Smalltalk and C++ terms. I would use Modula-3 terms, since its object-oriented semantics are closer to those of Python than C++, but I expect that few readers have heard of it.)

9.1. 名称和对象¶

对象具有个性，多个名称（在多个作用域内）可以绑定到同一个对象。这在其他语言中称为别名。乍一看Python时通常不会理解这一点，在处理不可变的基本类型（数字，字符串，元组）时可以安全地忽略它。但是，别名对涉及可变对象，如列表，字典和大多数其他类型，的Python代码的语义可能会产生惊人的影响。这通常用于程序的好处，因为别名在某些方面表现得像指针。例如，传递一个对象很便宜，因为实现只传递一个指针；如果函数修改了作为参数传递的对象，调用者将看到更改 — 这就不需要像 Pascal 中那样使用两个不同的参数传递机制。

9.2. Python 作用域和命名空间¶

在介绍类之前，我首先要告诉你一些Python的作用域规则。类定义对命名空间有一些巧妙的技巧，你需要知道作用域和命名空间如何工作才能完全理解正在发生的事情。顺便说一下，关于这个主题的知识对任何高级Python程序员都很有用。

让我们从一些定义开始。

namespace 是一个从名字到对象的映射。大部分命名空间当前都由 Python 字典实现，但一般情况下基本不会去关注它们（除了要面对性能问题时），而且也有可能在将来更改。下面是几个命名空间的例子：存放内置函数的集合（包含 abs() 这样的函数，和内建的异常等）；模块中的全局名称；函数调用中的本地名称。从某种意义上说，对象的属性集合也是一种命名空间的形式。关于命名空间的重要一点是，不同命名空间中的名称之间绝对没有关系；例如，两个不同的模块都可以定义一个 maximize 函数而不会产生混淆 — 模块的用户必须在其前面加上模块名称。

顺便说明一下，我把任何跟在一个点号之后的名称都称为属性 — 例如，在表达式 z.real 中，real 是对象 z 的一个属性。按严格的说法，对模块中名称的引用属于属性引用：在表达式 modname.funcname 中，modname 是一个模块对象而 funcname 是它的一个属性。在此情况下在模块的属性和模块中定义的全局名称之间正好存在一个直观的映射：它们共享相同的命名空间！ [1]

属性可以是只读或者可写的。如果为后者，那么对属性的赋值是可行的。模块属性是可以写，你可以写出 modname.the_answer = 42 。可写的属性同样可以用 del 语句删除。例如， del modname.the_answer 将会从名为 modname 的对象中移除 the_answer 属性。

Namespaces are created at different moments and have different lifetimes. The namespace containing the built-in names is created when the Python interpreter starts up, and is never deleted. The global namespace for a module is created when the module definition is read in; normally, module namespaces also last until the interpreter quits. The statements executed by the top-level invocation of the interpreter, either read from a script file or interactively, are considered part of a module called __main__, so they have their own global namespace. (The built-in names actually also live in a module; this is called __builtin__.)

一个函数的本地命名空间在这个函数被调用时创建，并在函数返回或抛出一个不在函数内部处理的错误时被删除。（事实上，比起描述到底发生了什么，忘掉它更好。）当然，每次递归调用都会有它自己的本地命名空间。

一个 作用域 是一个命名空间可直接访问的 Python 程序的文本区域。这里的 “可直接访问” 意味着对名称的非限定引用会尝试在命名空间中查找名称。

Although scopes are determined statically, they are used dynamically. At any time during execution, there are at least three nested scopes whose namespaces are directly accessible:

最先搜索的最内部作用域包含局部名称
从最近的封闭作用域开始搜索的任何封闭函数的范围包含非局部名称，也包括非全局名称
倒数第二个作用域包含当前模块的全局名称
最外面的范围（最后搜索）是包含内置名称的命名空间

If a name is declared global, then all references and assignments go directly to the middle scope containing the module’s global names. Otherwise, all variables found outside of the innermost scope are read-only (an attempt to write to such a variable will simply create a new local variable in the innermost scope, leaving the identically named outer variable unchanged).

通常，当前局部作为域将（按字面文本）引用当前函数的局部名称。在函数以外，局部作用域将引用与全局作用域相一致的命名空间：模块的命名空间。类定义将在局部命名空间内再放置另一个命名空间。

重要的是应该意识到作用域是按字面文本来确定的：在一个模块内定义的函数的全局作用域就是该模块的命名空间，无论该函数从什么地方或以什么别名被调用。另一方面，实际的名称搜索是在运行时动态完成的 — 但是，语言定义在 编译时 是朝着静态名称解析的方向演化的，因此不要过于依赖动态名称解析！（事实上，局部变量已经是被静态确定了。）

A special quirk of Python is that – if no global statement is in effect – assignments to names always go into the innermost scope. Assignments do not copy data — they just bind names to objects. The same is true for deletions: the statement del x removes the binding of x from the namespace referenced by the local scope. In fact, all operations that introduce new names use the local scope: in particular, import statements and function definitions bind the module or function name in the local scope. (The global statement can be used to indicate that particular variables live in the global scope.)

9.3. 初探类¶

类引入了一些新语法，三种新对象类型和一些新语义。

9.3.1. 类定义语法¶

最简单的类定义看起来像这样:

class ClassName:
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

类定义与函数定义 (def 语句) 一样必须被执行才会起作用。（你可以尝试将类定义放在 if 语句的一个分支或是函数的内部。）

在实践中，类定义内的语句通常都是函数定义，但也允许有其他语句，有时还很有用 — 我们会稍后再回来说明这个问题。在类内部的函数定义通常具有一种特别形式的参数列表，这是方法调用的约定规范所指明的 — 这个问题也将在稍后再说明。

当进入类定义时，将创建一个新的命名空间，并将其用作局部作用域 — 因此，所有对局部变量的赋值都是在这个新命名空间之内。特别的，函数定义会绑定到这里的新函数名称。

当（从结尾处）正常离开类定义时，将创建一个 类对象。这基本上是一个包围在类定义所创建命名空间内容周围的包装器；我们将在下一节了解有关类对象的更多信息。原始的（在进入类定义之前起作用的）局部作用域将重新生效，类对象将在这里被绑定到类定义头所给出的类名称 (在这个示例中为 ClassName)。

9.3.2. 类对象¶

类对象支持两种操作：属性引用和实例化。

属性引用 使用 Python 中所有属性引用所使用的标准语法: obj.name。有效的属性名称是类对象被创建时存在于类命名空间中的所有名称。因此，如果类定义是这样的:

class MyClass:
    """A simple example class"""
    i = 12345

    def f(self):
        return 'hello world'

那么 MyClass.i 和 MyClass.f 就是有效的属性引用，将分别返回一个整数和一个函数对象。类属性也可以被赋值，因此可以通过赋值来更改 MyClass.i 的值。 __doc__ 也是一个有效的属性，将返回所属类的文档字符串: "A simple example class"。

类的 实例化 是使用函数表示法。可以相像类对象就是会返回一个新的类实例的不带参数的函数。举例来说（假设使用上述的类）:

x = MyClass()

创建类的新实例并将此对象分配给局部变量 x。

实例化操作（“调用”类对象）会创建一个空对象。许多类喜欢创建带有特定初始状态的自定义实例。为此类定义可能包含一个名为 __init__() 的特殊方法，就像这样:

def __init__(self):
    self.data = []

当一个类定义了 __init__() 方法时，类的实例化操作会自动为新创建的类实例发起调用 __init__()。因此在这个示例中，可以通过以下语句获得一个经初始化的新实例:

x = MyClass()

当然，__init__() 方法还可以有额外参数以实现更高灵活性。在这种情况下，提供给类实例化运算符的参数将被传递给 __init__()。例如，:

>>> class Complex:
...     def __init__(self, realpart, imagpart):
...         self.r = realpart
...         self.i = imagpart
...
>>> x = Complex(3.0, -4.5)
>>> x.r, x.i
(3.0, -4.5)

9.3.3. 实例对象¶

现在我们可以用实例对象做什么？实例对象理解的唯一操作是属性引用。有两种有效的属性名称，数据属性和方法。

数据属性 对应于 Smalltalk 中的“实例变量”，以及 C++ 中的“数据成员”。数据属性不需要声明；像局部变量一样，它们将在第一次被赋值时产生。例如，如果 x 是上面创建的 MyClass 的实例，则以下代码段将打印数值 16，且不保留任何追踪信息:

x.counter = 1
while x.counter < 10:
    x.counter = x.counter * 2
print x.counter
del x.counter

另一类实例属性引用称为方法。方法是“从属于”对象的函数。（在 Python 中，方法这个术语并不是类实例所特有的：其他对方也可以有方法。例如，列表对象具有 append, insert, remove, sort 等方法。然而，在以下讨论中，我们使用方法一词将专指类实例对象的方法，除非另外显式地说明。）

实例对象的有效方法名称依赖于其所属的类。根据定义，一个类中所有是函数对象的属性都是定义了其实例的相应方法。因此在我们的示例中，x.f 是有效的方法引用，因为 MyClass.f 是一个函数，而 x.i 不是方法，因为 MyClass.i 不是一个函数。但是 x.f 与 MyClass.f 并不是一回事 — 它是一个 方法对象，不是函数对象。

9.3.4. 方法对象¶

通常，方法在绑定后立即被调用:

x.f()

在 MyClass 示例中，这将返回字符串 'hello world'。但是，立即调用一个方法并不是必须的: x.f 是一个方法对象，它可以被保存起来以后再调用。例如:

xf = x.f
while True:
    print xf()

将继续打印 hello world，直到结束。

当一个方法被调用时到底发生了什么？你可能已经注意到上面调用 x.f() 时并没有带参数，虽然 f() 的函数定义指定了一个参数。这个参数发生了什么事？当不带参数地调用一个需要参数的函数时 Python 肯定会引发异常 — 即使参数实际未被使用…

Actually, you may have guessed the answer: the special thing about methods is that the object is passed as the first argument of the function. In our example, the call x.f() is exactly equivalent to MyClass.f(x). In general, calling a method with a list of n arguments is equivalent to calling the corresponding function with an argument list that is created by inserting the method’s object before the first argument.

如果你仍然无法理解方法的运作原理，那么查看实现细节可能会澄清问题。当一个实例的非数据属性被引用时，将搜索实例所属的类。如果名称表示一个属于函数对象的有效类属性，会通过合并打包（指向）实例对象和函数对象到一个抽象对象中的方式来创建一个方法对象：这个抽象对象就是方法对象。当附带参数列表调用方法对象时，将基于实例对象和参数列表构建一个新的参数列表，并使用这个新参数列表调用相应的函数对象。

9.3.5. 类和实例变量¶

一般来说，实例变量用于每个实例的唯一数据，而类变量用于类的所有实例共享的属性和方法:

class Dog:

    kind = 'canine'         # class variable shared by all instances

    def __init__(self, name):
        self.name = name    # instance variable unique to each instance

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> e.kind                  # shared by all dogs
'canine'
>>> d.name                  # unique to d
'Fido'
>>> e.name                  # unique to e
'Buddy'

正如名称和对象中已讨论过的，共享数据可能在涉及 mutable 对象例如列表和字典的时候导致令人惊讶的结果。例如以下代码中的 tricks 列表不应该被用作类变量，因为所有的 Dog 实例将只共享一个单独的列表:

class Dog:

    tricks = []             # mistaken use of a class variable

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks                # unexpectedly shared by all dogs
['roll over', 'play dead']

正确的类设计应该使用实例变量:

class Dog:

    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.tricks = []    # creates a new empty list for each dog

    def add_trick(self, trick):
        self.tricks.append(trick)

>>> d = Dog('Fido')
>>> e = Dog('Buddy')
>>> d.add_trick('roll over')
>>> e.add_trick('play dead')
>>> d.tricks
['roll over']
>>> e.tricks
['play dead']

9.4. 补充说明¶

数据属性会覆盖掉具有相同名称的方法属性；为了避免会在大型程序中导致难以发现的错误的意外名称冲突，明智的做法是使用某种约定来最小化冲突的发生几率。可能的约定包括方法名称使用大写字母，属性名称加上独特的短字符串前缀（或许只加一个下划线），或者是用动词来命名方法，而用名词来命名数据属性。

数据属性可以被方法以及一个对象的普通用户（“客户端”）所引用。换句话说，类不能用于实现纯抽象数据类型。实际上，在 Python 中没有任何东西能强制隐藏数据 — 它是完全基于约定的。（而在另一方面，用 C 语言编写的 Python 实现则可以完全隐藏实现细节，并在必要时控制对象的访问；此特性可以通过用 C 编写 Python 扩展来使用。）

客户端应当谨慎地使用数据属性 — 客户端可能通过直接操作数据属性的方式破坏由方法所维护的固定变量。请注意客户端可以向一个实例对象添加他们自己的数据属性而不会影响方法的可用性，只要保证避免名称冲突 — 再次提醒，在此使用命名约定可以省去许多令人头痛的麻烦。

在方法内部引用数据属性（或其他方法！）并没有简便方式。我发现这实际上提升了方法的可读性：当浏览一个方法代码时，不会存在混淆局部变量和实例变量的机会。

方法的第一个参数常常被命名为 self。这也不过就是一个约定: self 这一名称在 Python 中绝对没有特殊含义。但是要注意，不遵循此约定会使得你的代码对其他 Python 程序员来说缺乏可读性，而且也可以想像一个 类浏览器 程序的编写可能会依赖于这样的约定。

任何一个作为类属性的函数都为该类的实例定义了一个相应方法。函数定义的文本并非必须包含于类定义之内：将一个函数对象赋值给一个局部变量也是可以的。例如:

# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
    return min(x, x+y)

class C:
    f = f1

    def g(self):
        return 'hello world'

    h = g

现在 f, g 和 h 都是 C 类的引用函数对象的属性，因而它们就都是 C 的实例的方法 — 其中 h 完全等同于 g。但请注意，本示例的做法通常只会令程序的阅读者感到迷惑。

方法可以通过使用 self 参数的方法属性调用其他方法:

class Bag:
    def __init__(self):
        self.data = []

    def add(self, x):
        self.data.append(x)

    def addtwice(self, x):
        self.add(x)
        self.add(x)

方法可以通过与普通函数相同的方式引用全局名称。与方法相关联的全局作用域就是包含其定义的模块。（类永远不会被作为全局作用域。）虽然我们很少会有充分的理由在方法中使用全局作用域，但全局作用域存在许多合法的使用场景：举个例子，导入到全局作用域的函数和模块可以被方法所使用，在其中定义的函数和类也一样。通常，包含该方法的类本身是在全局作用域中定义的，而在下一节中我们将会发现为何方法需要引用其所属类的很好的理由。

每个值都是一个对象，因此具有类（也称为类型），并存储为 object.__class__ 。

9.5. 继承¶

当然，如果不支持继承，语言特性就不值得称为“类”。派生类定义的语法如下所示:

class DerivedClassName(BaseClassName):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

名称 BaseClassName 必须定义于包含派生类定义的作用域中。也允许用其他任意表达式代替基类名称所在的位置。这有时也可能会用得上，例如，当基类定义在另一个模块中的时候:

class DerivedClassName(modname.BaseClassName):

派生类定义的执行过程与基类相同。当构造类对象时，基类会被记住。此信息将被用来解析属性引用：如果请求的属性在类中找不到，搜索将转往基类中进行查找。如果基类本身也派生自其他某个类，则此规则将被递归地应用。

派生类的实例化没有任何特殊之处: DerivedClassName() 会创建该类的一个新实例。方法引用将按以下方式解析：搜索相应的类属性，如有必要将按基类继承链逐步向下查找，如果产生了一个函数对象则方法引用就生效。

派生类可能会重载其基类的方法。因为方法在调用同一对象的其他方法时没有特殊权限，调用同一基类中定义的另一方法的基类方法最终可能会调用覆盖它的派生类的方法。（对 C++ 程序员的提示：Python 中所有的方法实际上都是 virtual 方法。）

在派生类中的重载方法实际上可能想要扩展而非简单地替换同名的基类方法。有一种方式可以简单地直接调用基类方法：即调用 BaseClassName.methodname(self, arguments)。有时这对客户端来说也是有用的。（请注意仅当此基类可在全局作用域中以 BaseClassName 的名称被访问时方可使用此方式。）

Python有两个内置函数可被用于继承机制：

使用 isinstance() 来检查一个实例的类型: isinstance(obj, int) 仅会在 obj.__class__ 为 int 或某个派生自 int 的类时为 True。
Use issubclass() to check class inheritance: issubclass(bool, int) is True since bool is a subclass of int. However, issubclass(unicode, str) is False since unicode is not a subclass of str (they only share a common ancestor, basestring).

9.5.1. 多重继承¶

Python supports a limited form of multiple inheritance as well. A class definition with multiple base classes looks like this:

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
    <statement-1>
    .
    .
    .
    <statement-N>

For old-style classes, the only rule is depth-first, left-to-right. Thus, if an attribute is not found in DerivedClassName, it is searched in Base1, then (recursively) in the base classes of Base1, and only if it is not found there, it is searched in Base2, and so on.

(To some people breadth first — searching Base2 and Base3 before the base classes of Base1 — looks more natural. However, this would require you to know whether a particular attribute of Base1 is actually defined in Base1 or in one of its base classes before you can figure out the consequences of a name conflict with an attribute of Base2. The depth-first rule makes no differences between direct and inherited attributes of Base1.)

For new-style classes, the method resolution order changes dynamically to support cooperative calls to super(). This approach is known in some other multiple-inheritance languages as call-next-method and is more powerful than the super call found in single-inheritance languages.

With new-style classes, dynamic ordering is necessary because all cases of multiple inheritance exhibit one or more diamond relationships (where at least one of the parent classes can be accessed through multiple paths from the bottommost class). For example, all new-style classes inherit from object, so any case of multiple inheritance provides more than one path to reach object. To keep the base classes from being accessed more than once, the dynamic algorithm linearizes the search order in a way that preserves the left-to-right ordering specified in each class, that calls each parent only once, and that is monotonic (meaning that a class can be subclassed without affecting the precedence order of its parents). Taken together, these properties make it possible to design reliable and extensible classes with multiple inheritance. For more detail, see https://www.python.org/download/releases/2.3/mro/.

9.6. Private Variables and Class-local References¶

那种仅限从一个对象内部访问的“私有”实例变量在 Python 中并不存在。但是，大多数 Python 代码都遵循这样一个约定：带有一个下划线的名称 (例如 _spam) 应该被当作是 API 的非仅供部分 (无论它是函数、方法或是数据成员)。这应当被视为一个实现细节，可能不经通知即加以改变。

由于存在对于类私有成员的有效使用场景（例如避免名称与子类所定义的名称相冲突），因此存在对此种机制的有限支持，称为 名称改写。任何形式为 __spam 的标识符（至少带有两个前缀下划线，至多一个后缀下划线）的文本将被替换为 _classname__spam，其中 classname 为去除了前缀下划线的当前类名称。这种改写不考虑标识符的句法位置，只要它出现在类定义内部就会进行。

名称改写有助于让子类重载方法而不破坏类内方法调用。例如:

class Mapping:
    def __init__(self, iterable):
        self.items_list = []
        self.__update(iterable)

    def update(self, iterable):
        for item in iterable:
            self.items_list.append(item)

    __update = update   # private copy of original update() method

class MappingSubclass(Mapping):

    def update(self, keys, values):
        # provides new signature for update()
        # but does not break __init__()
        for item in zip(keys, values):
            self.items_list.append(item)

上面的示例即使在 MappingSubclass 引入了一个 __update 标识符的情况下也不会出错，因为它会在 Mapping 类中被替换为 _Mapping__update 而在 MappingSubclass 类中被替换为 _MappingSubclass__update。

请注意，改写规则的设计主要是为了避免意外冲突；访问或修改被视为私有的变量仍然是可能的。这在特殊情况下甚至会很有用，例如在调试器中。

Notice that code passed to exec, eval() or execfile() does not consider the classname of the invoking class to be the current class; this is similar to the effect of the global statement, the effect of which is likewise restricted to code that is byte-compiled together. The same restriction applies to getattr(), setattr() and delattr(), as well as when referencing __dict__ directly.

9.7. 杂项说明¶

有时会需要使用类似于 Pascal 的“record”或 C 的“struct”这样的数据类型，将一些命名数据项捆绑在一起。这种情况适合定义一个空类:

class Employee:
    pass

john = Employee()  # Create an empty employee record

# Fill the fields of the record
john.name = 'John Doe'
john.dept = 'computer lab'
john.salary = 1000

一段需要特定抽象数据类型的 Python 代码往往可以被传入一个模拟了该数据类型的方法的类作为替代。例如，如果你有一个基于文件对象来格式化某些数据的函数，你可以定义一个带有 read() 和 readline() 方法从字符串缓存获取数据的类，并将其作为参数传入。

Instance method objects have attributes, too: m.im_self is the instance object with the method m(), and m.im_func is the function object corresponding to the method.

9.8. Exceptions Are Classes Too¶

User-defined exceptions are identified by classes as well. Using this mechanism it is possible to create extensible hierarchies of exceptions.

There are two new valid (semantic) forms for the raise statement:

raise Class, instance

raise instance

In the first form, instance must be an instance of Class or of a class derived from it. The second form is a shorthand for:

raise instance.__class__, instance

A class in an except clause is compatible with an exception if it is the same class or a base class thereof (but not the other way around — an except clause listing a derived class is not compatible with a base class). For example, the following code will print B, C, D in that order:

class B:
    pass
class C(B):
    pass
class D(C):
    pass

for c in [B, C, D]:
    try:
        raise c()
    except D:
        print "D"
    except C:
        print "C"
    except B:
        print "B"

Note that if the except clauses were reversed (with except B first), it would have printed B, B, B — the first matching except clause is triggered.

When an error message is printed for an unhandled exception, the exception’s class name is printed, then a colon and a space, and finally the instance converted to a string using the built-in function str().

9.9. 迭代器¶

到目前为止，您可能已经注意到大多数容器对象都可以使用 for 语句:

for element in [1, 2, 3]:
    print element
for element in (1, 2, 3):
    print element
for key in {'one':1, 'two':2}:
    print key
for char in "123":
    print char
for line in open("myfile.txt"):
    print line,

This style of access is clear, concise, and convenient. The use of iterators pervades and unifies Python. Behind the scenes, the for statement calls iter() on the container object. The function returns an iterator object that defines the method next() which accesses elements in the container one at a time. When there are no more elements, next() raises a StopIteration exception which tells the for loop to terminate. This example shows how it all works:

>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> it.next()
'a'
>>> it.next()
'b'
>>> it.next()
'c'
>>> it.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
    it.next()
StopIteration

Having seen the mechanics behind the iterator protocol, it is easy to add iterator behavior to your classes. Define an __iter__() method which returns an object with a next() method. If the class defines next(), then __iter__() can just return self:

class Reverse:
    """Iterator for looping over a sequence backwards."""
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.data[self.index]

>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
...     print char
...
m
a
p
s

9.10. 生成器¶

Generator 是一个用于创建迭代器的简单而强大的工具。它们的写法类似标准的函数，但当它们要返回数据时会使用 yield 语句。每次对生成器调用 next() 时，它会从上次离开位置恢复执行（它会记住上次执行语句时的所有数据值）。显示如何非常容易地创建生成器的示例如下:

def reverse(data):
    for index in range(len(data)-1, -1, -1):
        yield data[index]

>>> for char in reverse('golf'):
...     print char
...
f
l
o
g

Anything that can be done with generators can also be done with class-based iterators as described in the previous section. What makes generators so compact is that the __iter__() and next() methods are created automatically.

另一个关键特性在于局部变量和执行状态会在每次调用之间自动保存。这使得该函数相比使用 self.index 和 self.data 这种实例变量的方式更易编写且更为清晰。

除了会自动创建方法和保存程序状态，当生成器终结时，它们还会自动引发 StopIteration。这些特性结合在一起，使得创建迭代器能与编写常规函数一样容易。

9.11. 生成器表达式¶

某些简单的生成器可以写成简洁的表达式代码，所用语法类似列表推导式，将外层为圆括号而非方括号。这种表达式被设计用于生成器将立即被外层函数所使用的情况。生成器表达式相比完整的生成器更紧凑但较不灵活，相比等效的列表推导式则更为节省内存。

例如:

>>> sum(i*i for i in range(10))                 # sum of squares
285

>>> xvec = [10, 20, 30]
>>> yvec = [7, 5, 3]
>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec))         # dot product
260

>>> from math import pi, sin
>>> sine_table = dict((x, sin(x*pi/180)) for x in range(0, 91))

>>> unique_words = set(word  for line in page  for word in line.split())

>>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates)

>>> data = 'golf'
>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1,-1,-1))
['f', 'l', 'o', 'g']

脚注

[1]	存在一个例外。模块对象有一个秘密的只读属性 `__dict__`，它返回用于实现模块命名空间的字典；`__dict__` 是属性但不是全局名称。显然，使用这个将违反命名空间实现的抽象，应当仅被用于事后调试器之类的场合。