Python 可迭代的对象、迭代器 和生成器(Sentence类第4版：惰性实现)

Sentence类第4版：惰性实现

设计 Iterator 接口时考虑到了惰性：next(my_iterator) 一次生成
一个元素。懒惰的反义词是急迫，其实，惰性求值（lazy evaluation）和
及早求值（eager evaluation）是编程语言理论方面的技术术语。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫
地构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。
这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或
许更多，这取决于文本中有多少非单词字符）。如果只需迭代前几个单
词，大多数工作都是白费力气。

只要使用的是 Python 3，思索着做某件事有没有懒惰的方式，答案通常
都是肯定的。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的不是列
表，而是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。如果有很多匹
配，re.finditer 函数能节省大量内存。我们要使用这个函数让第 4
版 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。代码如示
例 14-7 所示。

示例 14-7　sentence_gen2.py： 在生成器函数中调用 re.finditer
生成器函数，实现 Sentence 类

import re
import reprlib
RE_WORD = re.compile('\w+')
class Sentence:
def __init__(self, text):
self.text = text ➊
def __repr__(self):
return 'Sentence(%s)' % reprlib.repr(self.text)
def __iter__(self):
for match in RE_WORD.finditer(self.text): ➋
yield match.group() ➌

❶ 不再需要 words 列表。
❷ finditer 函数构建一个迭代器，包含 self.text 中匹配 RE_WORD
的单词，产出 MatchObject 实例。
❸ match.group() 方法从 MatchObject 实例中提取匹配正则表达式的
具体文本。
生成器函数已经极大地简化了代码，但是使用生成器表达式甚至能把代
码变得更简短。