在使用pytorch训练模型，经常需要加载大量图片数据，因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader。

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为了实现小批量循环读取大型数据集，在Dataloader类具体实现中，使用了迭代器和生成器。

这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在，因此本文对Dataloader中代码进行解读，可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念。

本文的内容主要有：

• 解释python中的迭代器和生成器概念
• 解读pytorch中Dataloader代码，如何使用迭代器和生成器实现数据加载

python迭代基础

python中围绕着迭代有以下概念：

1. 可迭代对象 iterables
2. 迭代器 iterator
3. 生成器 generator

这三个概念互相关联，并不是孤立的。在可迭代对象的基础上发展了迭代器，在迭代器的基础上又发展了生成器。

学习这些概念的名词解释没有多大意义。编程中很多的抽象概念都是为了更好的实现某些功能，才去人为创造的协议和模式。

因此，要理解它们，需要探究概念背后的逻辑，为什么这样设计？要解决的真正问题是什么？在哪些场景下应用是最好的？

迭代模式首先要解决的基础问题是，需要按一定顺序获取集合内部数据，比如循环某个list。

当数据很小时，不会有问题。但当读取大量数据时，一次性读取会超出内存限制，因此想出以下方法：

• 把大的数据分成几个小块，分批处理
• 惰性的取值方式，按需取值

循环读数据可分为下面三种应用场景，对应着容器（可迭代对象），迭代器和生成器：

• for x in container: 为了遍历python内部序列容器（如list）, 这些类型内部实现了__getitem__() 方法，可以从0开始按顺序遍历序列容器中的元素。
• for x in iterator: 为了循环用户自定义的迭代器，需要实现__iter__和__next__方法，__iter__是迭代协议，具体每次迭代的执行逻辑在 __next__或next方法里
• for x in generator: 为了节省循环的内存和加速，使用生成器来实现惰性加载，在迭代器的基础上加入了yield语句，最简单的例子是 range(5)
  

代码示例:

# 普通循环 for x in list
numbers = [1, 2, 3,]
for n in numbers:
  print(n) # 1,2,3

# for循环实际干的事情
# iter输入一个可迭代对象list，返回迭代器
# next方法取数据
my_iterator = iter(numbers)
next(my_iterator) # 1
next(my_iterator) # 2
next(my_iterator) # 3
next(my_iterator) # StopIteration exception

# 迭代器循环 for x in iterator
for i,n in enumerate(numbers):
  print(i,n) # 0,1 / 1,3 / 2,3

# 生成器循环 for x in generator
for i in range(3):
  print(i) # 0,1,2

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