python中迭代器详解(python的迭代器)

python中迭代器详解(python的迭代器) 一种自动迭代的更优雅的实现是使用 for循环

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Python中的迭代器与可迭代:iter()和next()

一种自动迭代的更优雅的实现是使用 for循环

在Python中,迭代器(Iterator)和可迭代(iterable)的区别是,迭代器支持 iter ()和 next ()方法;可迭代支持 iter ()方法。可迭代只能在for循环中获得元素,迭代器还可以用next()方法获取元素。

list/truple/map/dict都是可迭代,但不是迭代器;这些数据的大小是确定的;迭代器不是,迭代器不知道要执行多少次,所以可以理解为不知道有多少个元素,每调用一次next(),就会往下走一步。

凡是可以for循环的,都是Iterable

凡是可以next()的,都是Iterator

python中迭代器详解(python的迭代器)

Python中的迭代器是什么

迭代器 

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

1.可迭代对象 

以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等;

一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。

2.判断是否可以迭代 

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:

运行结果:

而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

相关推荐:《Python视频教程》

3.迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator。

运行结果:

4.iter()函数 

生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:

运行结果:

总结

·凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;

·凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型

·集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

·目的是在使用集合的时候,减少占用的内容。

相关推荐:

三分钟看懂什么是Python生成器

Python什么是迭代器

iamlaosong文

我们在用for

in

…语句循环时,in后面跟随的对象要求是可迭代对象,即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(iterable),如list、tuple、dict、set、str等。

可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象,而迭代器(iterator)则是实现了__iter__()和__next__()方法的对象,可以显示地获取下一个元素。这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。迭代器一定是可迭代对象,反过来则不一定成立。用iter()函数可以把list、dict、str等iterable变成iterator,例如:

bb=[x

for

x

in

range(10)]

cc=iter(bb)

cc.next()

循环变量的值其实可以看着是一次次用next取值的过程,每取一个值,做一次处理。list等对象用于循环实际上可以看着是用iter()方法产生一个迭代器,然后循环取值。

生成器(generator)就是一个能返回迭代器的函数,其实就是定义一个迭代算法,可以理解为一个特殊的迭代器。调用这个函数就得到一个迭代器,生成器中的yield相当于一个断点,执行到此返回一个值后暂停,从而实现next取值。

Python中的“迭代”详解

迭代器模式:一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence(句子)类,我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串,然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因:

iter()

解释器需要迭代对象 x 时,会自动调用iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用:

由于序列都实现了 __getitem__ 方法,所以都可以迭代。

可迭代对象:使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系:Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串,这里字符串 ‘abc’ 是可迭代的对象,用 for 循环迭代时是有生成器,只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句,使用 while 循环模拟,要写成下面这样:

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文(如列表推导,元组拆包等等)中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法:

__next__ :返回下一个可用的元素,如果没有元素了,抛出 StopIteration 异常。

__iter__ :返回 self,以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器,如 for 循环中。

迭代器:实现了无参数的 __next__ 方法,返回序列中的下一个元素;如果没有元素了,那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法,因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类:

注意, 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法,让 Sentence 实例既是可迭代对象,也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”,必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器,而且各个迭代器要能维护自身的内部状态,因此这一模式正确的实现方式是,每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是:

实现相同功能,但却符合 Python 习惯的方式是,用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字,该函数就是生成器函数。调用生成器函数,就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象,包装生成器函数的定义体,把生成器传给 next(…) 函数时,生成器函数会向前,执行函数定义体中的下一个 yield 语句,返回产出的值,并在函数定义体的当前位置暂停,。最终,函数的定义体返回时,外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常,这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了,但是还不够慵懒。 惰性 ,是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值,这样做能节省内存,或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性,因为 __init__ 方法急迫的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,取决于文本中有多少非单词字符)。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本,返回的是一个生成器,按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰,即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数,有用于逐行迭代纯文本文件的对象,还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数:参数为任意的可迭代对象,返回值是生成器,用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于 过滤 的生成器函数:从输入的可迭代对象中产出元素的子集,而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate),这个参数是个 布尔函数 ,有一个参数,会应用到输入中的每个元素上,用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示:

第二组是用于映射的生成器函数:在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算,然后返回结果。

以下为这些函数的用法:

第三组是用于合并的生成器函数,这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示:

第四组是从一个元素中产出多个值,扩展输入的可迭代对象。

以下为演示:

第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素,不过会以某种方式重新排列。

下面的函数都接受一个可迭代的对象,然后返回单个结果,这种函数叫“归约函数”,“合拢函数”或“累加函数”,其实,这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现,但内置更加方便,而且还有一些优点。

参考教程:

《流畅的python》 P330 – 363

python中的迭代器的理解?

9.9. 迭代器

现在你可能注意到大多数容器对象都可以用 for 遍历:

for element in [1, 2, 3]:

print(element)

for element in (1, 2, 3):

print(element)

for key in {‘one’:1, ‘two’:2}:

print(key)

for char in “123”:

print(char)

for line in open(“myfile.txt”):

print(line, end=”)

这种形式的访问清晰、简洁、方便。迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台, for 语句在容器对象中调用 iter() 。该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象,它在容器中逐一访问元素。没有后续的元素时, __next__() 抛出一个 StopIteration 异常通知 for 语句循环结束。你可以是用内建的 next() 函数调用 __next__() 方法;以下是其工作原理的示例:

s = ‘abc’

it = iter(s)

it

next(it)

‘a’

next(it)

‘b’

next(it)

‘c’

next(it)

Traceback (most recent call last):

File “

“, line 1, in ?

next(it)

StopIteration

了解了迭代器协议的后台机制,就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。定义一个 __iter__() 方法,使其返回一个带有 __next__() 方法的对象。如果这个类已经定义了 __next__() ,那么 __iter__() 只需要返回 self:

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