O documento discute iteráveis, geradores e iteração em Python. Em três frases: 1) Iteráveis são objetos que podem ser iterados, como listas, strings e arquivos. 2) Geradores são funções e expressões que produzem iteráveis sem necessariamente acessar uma coleção externa, podendo gerar itens por conta própria. 3) O documento compara iteração em Python, C e Java e mostra exemplos de uso de iteráveis, geradores, compreensões de lista/conjunto/dicionário e módulo itertools

1. Luciano Ramalho
luciano@ramalho.org
@ramalhoorg
Iteráveis, geradores & cia:
o caminho pythonico

2. Luciano Ramalho
luciano@ramalho.org
@ramalhoorg
Iteráveis, geradores & cia:
o caminho pythonico

3. Comparando: C e Python
#include <stdio.h>
int main(int argc, char *argv[]) {
int i;
for(i = 0; i < argc; i++)
printf("%sn", argv[i]);
return 0;
} import sys
for arg in sys.argv:
print arg @ramalhoorg

4. Iteração em Java
class Argumentos {
public static void main(String[] args) {
for (int i=0; i < args.length; i++)
System.out.println(args[i]);
}
}
$ java Argumentos alfa bravo charlie
alfa
bravo
charlie @ramalhoorg

5. Iteração em Java ≥1.5 ano:
2004
• Enhanced for (for melhorado)
class Argumentos2 {
public static void main(String[] args) {
for (String arg : args)
System.out.println(arg);
}
}
$ java Argumentos2 alfa bravo charlie
alfa
bravo
charlie @ramalhoorg

7. ano:
1990!

8. Exemplos de iteração
• Iteração em Python não se limita a tipos primitivos
• Exemplos
• string
• arquivo
• Django QuerySet
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9. >>> from django.db import connection
>>> q = connection.queries
>>> q
[]
>>> from municipios.models import *
>>> res = Municipio.objects.all()[:5]
>>> q
[]
>>> for m in res: print m.uf, m.nome
...
GO Abadia de Goiás demonstração:
MG Abadia dos Dourados
GO Abadiânia queryset é um
MG Abaeté iterável lazy
PA Abaetetuba
>>> q
[{'time': '0.000', 'sql': u'SELECT
"municipios_municipio"."id", "municipios_municipio"."uf",
"municipios_municipio"."nome",
"municipios_municipio"."nome_ascii",
"municipios_municipio"."meso_regiao_id",
"municipios_municipio"."capital",
"municipios_municipio"."latitude",
"municipios_municipio"."longitude",
"municipios_municipio"."geohash" FROM "municipios_municipio"
ORDER BY "municipios_municipio"."nome_ascii" ASC LIMIT 5'}]

10. Em Python o comando for
itera sobre... “iteráveis”
• Definicão preliminar informal:
• “iterável” = que pode ser iterado
• assim como:
“desmontável” = que pode ser desmontado
• Iteráveis podem ser usados em outros contextos
além do laço for
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11. List comprehension
List comprehensions ● Compreensão de lista ou abrangência
● Exemplo: usar todos os elementos:
• Expressões que consomem L2 = [n*10 for n in L]
– iteráveis e
produzem listas
qualquer iterável
resultado: uma lista
>>> s = 'abracadabra'
>>> l = [ord(c) for c in s]
>>> [ord(c) for c in s]
[97, 98, 114, 97, 99, 97, 100, 97, 98, 114, 97]
≈ notação matemática de conjuntos
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12. Set & dict comprehensions
• Expressões que consomem iteráveis e
produzem sets ou dicts
>>> s = 'abracadabra'
>>> {c for c in s}
set(['a', 'r', 'b', 'c', 'd'])
>>> {c:ord(c) for c in s}
{'a': 97, 'r': 114, 'b': 98, 'c': 99, 'd': 100}
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13. Tipos iteráveis embutidos
• basestring • frozenset
• str • list
• unicode • set
• dict • tuple
• file • xrange
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14. Funções embutidas que
consomem iteráveis
• all • max
• any • min
• filter • reduce
• iter • sorted
• len • sum
• map • zip
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15. Operações com iteráveis
>>> a, b, c = 'XYZ'
• Desempacotamento >>>
'X'
a
de tupla >>> b
'Y'
• em atribuições >>>
'Z'
>>>
c
g = (n for n in [1, 2, 3])
• em chamadas de funções >>>
>>>
a, b, c = g
a
>>> def soma(a, b): 1
... return a + b >>> b
... 2
>>> soma(1, 2) >>> c
3 3
>>> t = (3, 4)
>>> soma(t)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: soma() takes exactly 2 arguments (1 given)
>>> soma(*t)
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7

16. Em Python, um iterável é...
• Um objeto a partir do qual a função iter
consegue obter um iterador.
• A chamada iter(x):
• invoca x.__iter__() para obter um iterador
• ou, se x.__iter__ não existe:
• fabrica um iterador que acessa os itens de x
sequenciamente fazendo x[0], x[1], x[2] etc.
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17. Protocolo de sequência
>>> t = Trem(4)
>>> len(t)
4
__len__
>>> t[0]
'vagao #1'
>>> t[3] __getitem__
'vagao #4'
>>> t[-1]
'vagao #4'
>>> for vagao in t:
... print(vagao)
__getitem__
vagao #1
vagao #2
vagao #3
vagao #4
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18. Protocolo
de sequência
• implementação “informal” da interface
class Trem(object):
def __init__(self, num_vagoes):
self.num_vagoes = num_vagoes
def __len__(self):
return self.num_vagoes
def __getitem__(self, pos):
indice = pos if pos >= 0 else self.num_vagoes + pos
if 0 <= indice < self.num_vagoes: # indice 2 -> vagao #3
return 'vagao #%s' % (indice+1)
else:
@ramalhoorg
raise IndexError('vagao inexistente %s' % pos)

19. Interface
Sequence
• collections.Sequence
from collections import Sequence
class Trem(Sequence):
def __init__(self, num_vagoes):
self.num_vagoes = num_vagoes
def __len__(self):
return self.num_vagoes
def __getitem__(self, pos):
indice = pos if pos >= 0 else self.num_vagoes + pos
if 0 <= indice < self.num_vagoes: # indice 2 -> vagao #3
return 'vagao #%s' % (indice+1)
else:
@ramalhoorg
raise IndexError('vagao inexistente %s' % pos)

20. Herança de
Sequence
>>> t = Trem(4)
>>> 'vagao #2' in t
True
>>> 'vagao #5' in t
False
>>> for i in reversed(t): print i
...
vagao #4
vagao #3
from collections import Seque
vagao #2
vagao #1
class Trem(Sequence):
>>> t.index('vagao #2')
def __init__(self, num_va
1
self.num_vagoes = num
>>> t.index('vagao #7')
def __len__(self):
Traceback (most recent call last):
return self.num_vagoe
...
def __getitem__(self, pos
ValueError @ramalhoorg
indice = pos if pos >

21. Interface
Iterable
• Iterable provê um método
__iter__
• O método __iter__ devolve
uma instância de Iterator
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22. Iterator é...
• um padrão de projeto
Design Patterns
Gamma, Helm, Johnson & Vlissides
Addison-Wesley,
ISBN 0-201-63361-2
@ramalhoorg

23. Head First
Design Patterns
Poster
O'Reilly,
ISBN 0-596-10214-3
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24. O padrão
Iterator permite
acessar os itens
de uma coleção
sequencialmente,
isolando o cliente
da implementação
da coleção.
Head First
Design Patterns
Poster
O'Reilly,
ISBN 0-596-10214-3
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25. Trem
class Trem(object):
def __init__(self, num_vagoes):
self.num_vagoes = num_vagoes
def __iter__(self):
com return IteradorTrem(self.num_vagoes)
class IteradorTrem(object):
iterator
def __init__(self, num_vagoes):
self.atual = 0
self.ultimo_vagao = num_vagoes - 1
def next(self):
if self.atual <= self.ultimo_vagao:
self.atual += 1
return 'vagao #%s' % (self.atual)
else:
iter(t) raise StopIteration()
• for vagao in t:
>>> t = Trem(4)
>>> for vagao in t:
• invoca iter(t)
... print(vagao)
vagao #1
• devolve IteradorTrem
vagao #2
vagao #3 • invoca itrem.next() até que
vagao #4 ele levante StopIteration @ramalhoorg

26. Em Python, um iterável é...
• Um objeto a partir do qual a função iter
consegue obter um iterador.
• A chamada iter(x): interface Iterable
• invoca x.__iter__() para obter um iterador
• ou, se x.__iter__ não existe:
• fabrica um iterador que acessa os itens de x
sequenciamente fazendo x[0], x[1], x[2] etc.
protocolo de sequência @ramalhoorg

27. Iteração em C (exemplo 2)
#include <stdio.h>
int main(int argc, char *argv[]) {
int i;
for(i = 0; i < argc; i++)
printf("%d : %sn", i, argv[i]);
return 0;
}
$ ./args2 alfa bravo charlie
0 : ./args2
1 : alfa
2 : bravo
3 : charlie @ramalhoorg

28. Iteração em Python (ex. 2)
import sys
for i, arg in enumerate(sys.argv):
print i, ':', arg
$ python args2.py alfa bravo charlie
0 : args2.py
1 : alfa
2 : bravo
3 : charlie @ramalhoorg

29. Iterator x generator
• Gerador é uma generalização do iterador
• Por definição, um objeto iterador produz itens
iterando sobre outro objeto (alguma coleção)
• Um gerador é um iterável que produz itens sem
necessariamente acessar uma coleção
• ele pode iterar sobre outro objeto mas também
pode gerar itens por contra própria, sem
qualquer dependência externa (ex. Fibonacci)
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30. Função >>> def g123():
geradora
... yield 1
... yield 2
... yield 3
...
>>> for i in g123(): print i
...
• Quando invocada,
1
2
3
devolve um >>> g = g123()
>>> g
objeto gerador <generator object g123 at 0x10e385e10>
• O objeto gerador
>>> g.next()
1
>>> g.next()
é um iterável 2
>>> g.next()
3
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration @ramalhoorg

31. Trem c/ função geradora
class Trem(object):
def __init__(self, num_vagoes):
self.num_vagoes = num_vagoes
def __iter__(self):
for i in range(self.num_vagoes):
yield 'vagao #%s' % (i+1)
iter(t)
• for vagao in t:
>>> t = Trem(4)
>>> for vagao in t:
• invoca iter(t)
... print(vagao)
vagao #1
• devolve gerador
vagao #2
vagao #3 • invoca gerador.next() até que
vagao #4 ele levante StopIteration @ramalhoorg

32. class Trem(object):
Iterador def __init__(self, num_vagoes):
self.num_vagoes = num_vagoes
def __iter__(self):
clássico
return IteradorTrem(self.num_vagoes)
class IteradorTrem(object):
def __init__(self, num_vagoes):
12 linhas self.atual = 0
self.ultimo_vagao = num_vagoes - 1
de código def next(self):
if self.atual <= self.ultimo_vagao:
self.atual += 1
return 'vagao #%s' % (self.atual)
else:
raise StopIteration()
mesma funcionalidade e desempenho!
Função class Trem(object):
def __init__(self, num_vagoes):
geradora self.num_vagoes = num_vagoes
def __iter__(self):
for i in range(self.num_vagoes):
yield 'vagao #%s' % (i+1)
3 linhas

33. Expressão
geradora >>> g = (n for n in [1, 2, 3])
>>> for i in g: print i
...
1
2
3
• Quando avaliada, >>> g = (n for n in [1, 2, 3])
>>> g
devolve um <generator object <genexpr> at
0x109a4deb0>
objeto gerador >>> g.next()
1
• O objeto gerador >>> g.next()
2
é um iterável >>> g.next()
3
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
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34. Trem c/ expressão geradora
class Trem(object):
def __init__(self, num_vagoes):
self.num_vagoes = num_vagoes
def __iter__(self):
return ('vagao #%s' % (i+1)
for i in range(self.num_vagoes))
iter(t)
• for vagao in t:
>>> t = Trem(4)
>>> for vagao in t:
• invoca iter(t)
... print(vagao)
vagao #1
• devolve gerador
vagao #2
vagao #3 • invoca gerador.next() até que
vagao #4 ele levante StopIteration @ramalhoorg

35. Construtores embutidos
que consomem e
produzem iteráveis
• dict • reversed
• enumerate • set
• frozenset • tuple
• list
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36. Módulo itertools
• geradores (potencialmente) infinitos
• count(), cycle(), repeat()
• geradores que combinam vários iteráveis
• chain(), tee(), izip(), imap(), product(), compress()...
• geradores que selecionam ou agrupam itens:
• compress(), dropwhile(), groupby(), ifilter(), islice()...
• Iteradores que produzem combinações
• product(), permutations(), combinations()... @ramalhoorg

37. Exemplo prático com
funções geradoras
• Funções geradoras para desacoplar laços de
leitura e escrita em uma ferramenta para
conversão de bases de dados semi-estruturadas
https://github.com/ramalho/isis2json
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38. Exemplo prático com
funções geradoras
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39. Funções
do script
•iterMstRecords
• iterIsoRecords
• writeJsonArray
• main
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40. Exemplo prático com
funções geradoras
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41. Exemplo prático com
funções geradoras
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42. Exemplo prático com
funções geradoras
@ramalhoorg

43. Função main:
leitura dos
argumentos
@ramalhoorg

44. Função main: seleção
do formato escolha dadepende geradora
de leitura
função
do
de entrada formato de entrada
função geradora escolhida
é passada como argumento
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45. writeJsonArray:
escrever
registros
em JSON
@ramalhoorg

46. writeJsonArray:
itera sobre umas das
funções geradoras
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47. iterIsoRecords:
ler registros função geradora!
de arquivo
ISO-2709
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48. iterIsoRecords
cria um novo dict
a cada iteração
produz (yield) registro
na forma de um dict @ramalhoorg

49. iterMstRecords: função geradora!
ler registros
de arquivo
ISIS .MST
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50. iterMstRecords
iterIsoRecords
cria um novo dict
a cada iteração
produz (yield) registro
na forma de um dict @ramalhoorg

51. Exemplo prático com
funções geradoras
@ramalhoorg

52. Exemplo prático com
funções geradoras
@ramalhoorg

53. Luciano Ramalho
luciano@ramalho.org
@ramalhoorg
curso online interativo ao vivo:
Objetos Pythonicos
POO e padrões de projeto como devem ser em Python
Pré-inscrição: pre-oopy.turing.com.br