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理解Python的迭代器

时间:2015-08-13 编辑:jessonsh 来源:CnBlogs

首先,廖雪峰老师的教程中解释了迭代器和生成器,这篇文章只是补充和我个人的总结。

什么是迭代

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)。
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)。
所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator。

对迭代器来讲,有一个__next()就够了。在你使用for 和 in 语句时,程序就会自动调用即将被处理的对象的迭代器对象,然后使用它的next__()方法,直到监测到一个StopIteration异常。

>>> L = [1,2,3]
>>> [x**2 for x in L]
[1, 4, 9]
>>> next(L)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'list' object is not an iterator
>>> I=iter(L)
>>> next(I)
1
>>> next(I)
2
>>> next(I)
3
>>> next(I)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

上面例子中,列表L可以被for进行循环但是不能被内置函数next()用来查找下一个值,所以L是Iterable。
L通过iter进行包装后设为I,I可以被next()用来查找下一个值,所以I是Iterator。

题外话:

  1. 内置函数iter()仅仅是调用了对象的__iter()方法,所以list对象内部一定存在方法iter__()
  2. 内置函数next()仅仅是调用了对象的__next()方法,所以list对象内部一定不存在方法next__(),但是Itrator中一定存在这个方法。
  3. for循环内部事实上就是先调用iter()把Iterable变成Iterator在进行循环迭代的。

    >>> L = [4,5,6]
    >>> I = L.__iter__()
    >>> L.__next__()
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    AttributeError: 'list' object has no attribute '__next__'
    >>> I.__next__()
    4
    >>> from collections import Iterator, Iterable
    >>> isinstance(L, Iterable)
    True
    >>> isinstance(L, Iterator)
    False
    >>> isinstance(I, Iterable)
    True
    >>> isinstance(I, Iterator)
    True
    >>> [x**2 for x in I]    
    [25, 36]

iterable需要包含有__iter()方法用来返回iterator,而iterator需要包含有next__()方法用来被循环

如果我们自己定义迭代器,只要在类里面定义一个 iter() 函数,用它来返回一个带 next() 方法的对象就够了。
直接上代码

class Iterable:
    def __iter__(self):
        return Iterator()

class Iterator:
    def __init__(self):
        self.start=-1
    def __next__(self):
        self.start +=2
        if self.start >10:
            raise StopIteration
        return self.start

I = Iterable()
for i in I:
    print(i)

上面的代码实现的是找到10以内的奇数,代码中的类名可以随便取,不是一定需要使用我上面提供的类名的。
如果在Iterator的__next__方法中没有实现StopIteration异常,那么则是表示的全部奇数,那么需要在调用的时候设置退出循环的条件。

class Iterable:
    def __iter__(self):
        return Iterator()

class Iterator:
    def __init__(self):
        self.start=-1
    def __next__(self):
        self.start +=2
        return self.start

I = Iterable()
for count, i in zip(range(5),I):    #也可以用内置函数enumerate来实现计数工作。
    print(i)

我们通过range来实现打印多少个元素,这里表示打印5个元素,返回结果和上面一致。

当然,我们可以把这两个类合并在一起,这样实现程序的简练。
最终版本如下

class Iterable:
    def __iter__(self):
        return self
    def __init__(self):
        self.start=-1
    def __next__(self):
        self.start +=2
        if self.start >10:
            raise StopIteration
        return self.start

I = Iterable()
for i in I:
    print(i)

复制迭代器

迭代器是一次性消耗品,使用完了以后就空了,请看。

>>> L=[1,2,3]
>>> I=iter(L)
>>> for i in I:
...     print(i, end='-')
...
1-2-3-
>>>next(I)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

当循环以后就殆尽了,再次使用调用时会引发StopIteration异常。

我们想通过直接赋值的形式把迭代器保存起来,可以下次使用。
但是通过下面的范例可以看出来,根本不管用。

>>> I=iter(L)
>>> J=I
>>> next(I)
1
>>> next(J)
2
>>> next(I)
3
>>> next(J)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

那怎么样才能达到我们要的效果呢?
我们需要使用copy包中的deepcopy了,请看下面:

>>> import copy
>>> I=iter(L)
>>> J=copy.deepcopy(I)
>>> next(I)
1
>>> next(I)
2
>>> next(J)
1

补充:迭代器不能向后移动, 不能回到开始。
所以需要做一些特殊的事情才能实现向后移动等功能。

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