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一文了解 Python 迭代器介绍及其作用

python 迭代器

迭代器:初探

Python 学习的人都知道,Python 中存在两种循环语句:while 和 for。for 循环可以用于 Python 中的任何序列,包括列表、元组、字符串。

  1. >>> for x in [2013, 14, 15926]: print(x, end=' ')
  2. ...
  3. 2013 14 15926
  4. >>>
  5. >>> for x in (2021, 2022, 2023): print(x, end='->')
  6. ...
  7. 2021->2022->2023->
  8. >>> for x in 'HelloWorld': print(x, end=' ')
  9. ...
  10. H e l l o W o r l d

实际上,for 循环还能使用于​任何可迭代对象​。可迭代对象在 Python 中是新颖特别的概念,但实际上就是序列概念的通用化:如果对象时实际保存的序列,或者可以在迭代工具中(如 for 循环)一次产生一个结果的对象,就看做可迭代的。可以说,Python 中迭代器无处不在

什么是迭代器?

Python 中的迭代器是一个对象,用于迭代列表、元组、字典和集合等可迭代对象。Python 迭代器对象必须实现两个特殊的方法:​​__iter__()​​​和​​__next__()​​ 方法:

  • 使用 ​​__iter__() ​​方法初始化迭代器对象

  • 使用 ​​__next__() ​​ 方法进行迭代。

通过迭代器进行迭代

​iter()​​​ 函数依次调用 ​​__iter__()​​ 方法,返回一个迭代器。我们使用 ​​next() ​​​ 函数手动遍历迭代器的所有项。

当我们到达终点并且没有更多数据要返回时,它将引发 ​​StopIteration​​ 异常。下面是一个例子:

  1. # define a list
  2. my_list = [2013, 14, 15926]
  3. # get an iterator using iter()
  4. my_iter = iter(my_list)
  5. # iterate through it using next()
  6. # Output: 2013
  7. print(next(my_iter))
  8. # Output: 14
  9. print(next(my_iter))
  10. # next(obj) is same as obj.__next__()
  11. # Output: 15926
  12. print(my_iter.__next__())
  13. # This will raise error, no items left
  14. next(my_iter)

依次执行上面的代码,输出如下:

  1. 2013
  2. 14
  3. 15926
  4. Traceback (most recent call last):
  5. File "<string>", line 24, in <module>
  6. next(my_iter)
  7. StopIteration

一种更优雅的自动迭代方式是使用 for 循环。使用它,我们可以迭代任何可以返回迭代器的对象,例如列表、字符串、文件等。

  1. >>> for element in my_list:
  2. ... print(element)
  3. ...
  4. 2013
  5. 14
  6. 15926

迭代器 for 循环的工作

正如我们在上面的示例中看到的,for 循环能够自动遍历列表

实际上 for 循环可以迭代任何可迭代对象。让我们仔细看看 for 循环是如何在 Python 中实际实现的。

  1. for element in iterable:
  2. # do something with element

实际实现为:

  1. # create an iterator object from that iterable
  2. iter_obj = iter(iterable)
  3. # infinite loop
  4. while True:
  5. try:
  6. # get the next item
  7. element = next(iter_obj)
  8. print(element)
  9. # do something with element
  10. except StopIteration:
  11. # if StopIteration is raised, break from loop
  12. break

所以在内部,for 循环通过在可迭代对象上调用 ​​iter()​​​ 创建一个迭代器对象 ​​iter_obj​​。具有讽刺意味的是,这个 for 循环实际上是一个无限的 while 循环。

在循环内部,它调用 ​​next()​​​ 来获取下一个元素并使用该值执行 for 循环的主体。在所有项目耗尽后,​​StopIteration​​ 被引发,内部捕获并结束循环。请注意,任何其他类型的异常都会通过。

构建自定义迭代器

在 Python 中从头开始构建迭代器很容易。我们只需要实现 ​​__iter__() ​​​和 ​​__next__() ​​方法。

​__iter__() ​​方法返回迭代器对象本身。如果需要,可以执行一些初始化。

​__next__() ​​​方法必须返回序列中的下一项。在到达终点时以及在随后的调用中,它必须引发 ​​StopIteration​​。

  1. class PowTwo:
  2. """Class to implement an iterator
  3. of powers of two"""
  4. def __init__(self, max=0):
  5. self.max = max
  6. def __iter__(self):
  7. self.n = 0
  8. return self
  9. def __next__(self):
  10. if self.n <= self.max:
  11. result = 2 ** self.n
  12. self.n += 1
  13. return result
  14. else:
  15. raise StopIteration
  16. # create an object
  17. numbers = PowTwo(3)
  18. # create an iterable from the object
  19. i = iter(numbers)
  20. # Using next to get to the next iterator element
  21. print(next(i))
  22. print(next(i))
  23. print(next(i))
  24. print(next(i))
  25. print(next(i))

输出结果:

  1. 1
  2. 2
  3. 4
  4. 8
  5. Traceback (most recent call last):
  6. File "/Users/yuzhou_1su/go/src/iterdemo.py", line 32, in <module>
  7. print(next(i))
  8. StopIteration

我们还可以使用 for 循环来迭代我们的迭代器类。

  1. >>> for i in PowTwo(5):
  2. ... print(i)
  3. ...
  4. 1
  5. 2
  6. 4
  7. 8
  8. 16
  9. 32

Python 无限迭代器

迭代器对象中的项目不必耗尽。可以有无限的迭代器(永远不会结束)。在处理此类迭代器时,我们必须小心。

这是一个演示无限迭代器的简单示例。

内置函数 ​​iter()​​ 可以使用两个参数调用,其中第一个参数必须是可调用对象(函数),第二个参数是哨兵。迭代器调用这个函数,直到返回的值等于哨兵。

  1. >>> int()
  2. 0
  3. >>> inf = iter(int,1)
  4. >>> next(inf)
  5. 0
  6. >>> next(inf)
  7. 0

我们可以看到 ​​int()​​​ 函数总是返回 0。因此将它作为 ​​iter(int,1)​​​ 传递将返回一个迭代器,该迭代器调用 ​​int()​​ 直到返回值等于 1。这永远不会发生,我们得到一个无限迭代器。

我们还可以构建自己的无限迭代器。理论上,以下迭代器将返回所有奇数:

  1. class InfIter:
  2. """Infinite iterator to return all
  3. odd numbers"""
  4. def __iter__(self):
  5. self.num = 1
  6. return self
  7. def __next__(self):
  8. num = self.num
  9. self.num += 2
  10. return num

  1. >>> a = iter(InfIter())
  2. >>> next(a)
  3. 1
  4. >>> next(a)
  5. 3
  6. >>> next(a)
  7. 5
  8. >>> next(a)
  9. 7

在对这些类型的无限迭代器进行迭代时,请小心包含终止条件。如上所示,我们可以得到所有奇数,而无需将整个数字系统存储在内存中。理论上,我们可以在有限的内存中拥有无限的项目。

Python 迭代器的好处

使用迭代器的好处是可以节省资源。

  • 代码减少。

  • 代码冗余得到极大解决。

  • 降低代码复杂度。

  • 它为编码带来了更多的稳定性。

总结

Python 的迭代器提供稳定和灵活的代码。迭代器和可迭代对象的区别:

  • Iterable​ 是一个可以迭代的对象。它在传递给 ​​iter()​​ 方法时生成一个迭代器。

  • Iterator​ 是一个对象,用于使用 ​​__next__()​​​ 方法对可迭代对象进行迭代。迭代器有 ​​__next__() ​​方法,它返回对象的下一项。

请注意,每个迭代器也是一个可迭代的,但不是每个可迭代的都是一个迭代器。

例如,列表是可迭代的,但列表不是迭代器。可以使用函数 ​​iter() ​​从可迭代对象创建迭代器。

为了实现这一点,对象的类需要一个方法 ​​__iter__​​​,它返回一个迭代器,或者一个具有从 0 开始的顺序索引的 ​​__getitem__​​​ 方法。但其本质也是实现了 ​​__iter__​​ 方法。

参考资料:

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