可迭代对象(Iterable)

  • 包含

    • 迭代器

      • 生成器
    • 序列
      • list
      • str
      • tuple
    • 字典
  • 迭代器协议

  对象需要提供next()方法,它要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代。

迭代器(Iterator)

定义

  • 有两个基本的方法:iter() 和 next()。
  • 访问集合元素的一种方式。
  • 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。迭代器只能往前不能后退。

迭代器和可迭代对象的区别

  • 可迭代对象包含迭代器。
  • 如果一个对象拥有__iter__()方法,就是可迭代对象。
  • 定义迭代器,必须在实现__iter__()的基础上,再实现next()方法。
  • 可迭代对象可被for遍历,迭代器在此基础上可以调用next()方法

创建一个迭代器

创建一个迭代器类

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__()__next__()

  • iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
  • next() 方法(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象。

例:

from collections import Iterable,Iterator

#创建一个返回数字的迭代器, 初始值为 1, 逐步递增1
class MyNumbers:
def __init__(self):
self.a = 1 def __iter__(self):
return self def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x a = MyNumbers()
print(isinstance(a, Iterator))#判断是否是迭代器
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))

运行结果如下:

True
1
2
3
4
5

使用内置iter()函数

使用iter()函数将可迭代对象转换为迭代器

例:

from collections import Iterable,Iterator
a = [1,2,3,4]
b = iter(a)
print(type(a))#查看类型
print(type(b))
print(isinstance(a, Iterable))#判断是否为可迭代对象
print(isinstance(b, Iterable))
print(isinstance(a, Iterator))#判断是否是迭代器
print(isinstance(b, Iterator)) print(next(b))
print(next(b))
print(next(b))
print(next(b))

运行结果如下:

<class 'list'>
<class 'list_iterator'>
True
True
False
True
1
2
3
4

StopIteration异常

  StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在__next__()方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

例:在 10 次迭代后停止执行

class MyNumbers:
def __init__(self):
self.a = 1 def __iter__(self):
return self def __next__(self):
if self.a <= 10:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration a = MyNumbers()
for i in a:
print(i)

执行结果如下

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

生成器(generator)

定义

  生成器是一种特殊的迭代器,生成器自动实现了“迭代器协议”(即__iter__和next方法),不需要再手动实现两方法。

  生成器在迭代的过程中可以改变当前迭代值,而修改普通迭代器的当前迭代值往往会发生异常,影响程序的执行。

Python有两种不同的方式提供生成器

生成器函数:

  常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行

例:

def abc():
yield "a"
yield "b"
yield "c" x = abc()
print(next(x))
print(next(x))
print(next(x))

执行结果如下:

a
b
c

生成器表达式:

  类似于列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表

a = [i for i in range(5)]#列表推导
b = (i for i in range(5))#生成器表达式
print(type(a))
print(type(b))

执行结果如下:

<class 'list'>
<class 'generator'>

特点

语法上和函数类似:

  生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义。差别在于,生成器使用yield语句返回一个值,而常规函数使用return语句返回一个值

自动实现迭代器协议:

  对于生成器,Python会自动实现迭代器协议,以便应用到迭代背景中(如for循环,sum函数)。由于生成器自动实现了迭代器协议,所以,我们可以调用它的next()方法,并且,在没有值可以返回的时候,生成器自动产生StopIteration异常

状态挂起:

  生成器使用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态,保留足够的信息,以便之后从它离开的地方继续执行。

延迟计算:

  一次返回一个结果。不会一次生成所有的结果,在对于大数据量处理时,不一会因为一次性生成大量结果导致机器直接卡死。

生成器只能遍历一次:

例:

a = (x ** 2 for x in range(4))
for i in a:
print(i)
for i in a:
print(i)
else:
print("再次遍历什么都没有输出")

执行结果如下:

0
1
4
9
再次遍历什么都没有输出

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