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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。
- >>> for x in [2013, 14, 15926]: print(x, end=' ')
- ...
- 2013 14 15926
- >>>
- >>> for x in (2021, 2022, 2023): print(x, end='->')
- ...
- 2021->2022->2023->
- >>> for x in 'HelloWorld': print(x, end=' ')
- ...
- 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。
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。
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:
- # define a list
- my_list = [2013, 14, 15926]
-
- # get an iterator using iter()
- my_iter = iter(my_list)
-
- # iterate through it using next()
-
- # Output: 2013
- print(next(my_iter))
-
- # Output: 14
- print(next(my_iter))
-
- # next(obj) is same as obj.__next__()
-
- # Output: 15926
- print(my_iter.__next__())
-
- # This will raise error, no items left
- next(my_iter)
依次执行上面的代码,输出如下:
- 2013
- 14
- 15926
- Traceback (most recent call last):
- File "<string>", line 24, in <module>
- next(my_iter)
- 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。
- >>> for element in my_list:
- ... print(element)
- ...
- 2013
- 14
- 15926
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。
- for element in iterable:
- # do something with element
实际实现为:
- # create an iterator object from that iterable
- iter_obj = iter(iterable)
-
- # infinite loop
- while True:
- try:
- # get the next item
- element = next(iter_obj)
- print(element)
- # do something with element
- except StopIteration:
- # if StopIteration is raised, break from loop
- 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。
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
。
- class PowTwo:
- """Class to implement an iterator
- of powers of two"""
-
- def __init__(self, max=0):
- self.max = max
-
- def __iter__(self):
- self.n = 0
- return self
-
- def __next__(self):
- if self.n <= self.max:
- result = 2 ** self.n
- self.n += 1
- return result
- else:
- raise StopIteration
-
-
- # create an object
- numbers = PowTwo(3)
-
- # create an iterable from the object
- i = iter(numbers)
-
- # Using next to get to the next iterator element
- print(next(i))
- print(next(i))
- print(next(i))
- print(next(i))
- print(next(i))
输出结果:
- 1
- 2
- 4
- 8
- Traceback (most recent call last):
- File "/Users/yuzhou_1su/go/src/iterdemo.py", line 32, in <module>
- print(next(i))
- StopIteration
我们还可以使用 for 循环来迭代我们的迭代器类。
- >>> for i in PowTwo(5):
- ... print(i)
- ...
- 1
- 2
- 4
- 8
- 16
- 32
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。
- >>> int()
- 0
-
- >>> inf = iter(int,1)
- >>> next(inf)
- 0
- >>> next(inf)
- 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:
- class InfIter:
- """Infinite iterator to return all
- odd numbers"""
-
- def __iter__(self):
- self.num = 1
- return self
-
- def __next__(self):
- num = self.num
- self.num += 2
- return num
- >>> a = iter(InfIter())
- >>> next(a)
- 1
- >>> next(a)
- 3
- >>> next(a)
- 5
- >>> next(a)
- 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。
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。
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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