python 可迭代对象
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1. 可以用for 进行迭代的,一般都是可迭代对象:
除了内置的数据类型(列表、元组、字符串、字典等)可以通过 for 语句进行迭代,我们也可以自己创建一个容器,包含一系列元素,可以通过 for 语句依次循环取出每一个元素,这种容器就是迭代器(iterator)。除了用 for 遍历,迭代器还可以通过 next() 方法逐一读取下一个元素。要创建一个迭代器有3种方法,其中前两种分别是:
- 为容器对象添加
__iter__()和__next__()方法(Python 2.7 中是next());__iter__()返回迭代器对象本身self,__next__()则返回每次调用next()或迭代时的元素; - 内置函数
iter()将可迭代对象转化为迭代器Python
123456789101112131415161718192021222324252627# iter(IterableObject)ita = iter([1, 2, 3])print(type(ita))print(next(ita))print(next(ita))print(next(ita))# Create iterator Objectclass Container:def __init__(self, start = 0, end = 0):self.start = startself.end = enddef __iter__(self):print("[LOG] I made this iterator!")return selfdef __next__(self):print("[LOG] Calling __next__ method!")if self.start < self.end:i = self.startself.start += 1return ielse:raise StopIteration()c = Container(0, 5)for i in c:print(i)
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[LOG] I made this iterator!
[LOG] Calling __next__ method!
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[LOG] Calling __next__ method!
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[LOG] Calling __next__ method!
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[LOG] Calling __next__ method!
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[LOG] Calling __next__ method!
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[LOG] Calling __next__ method!
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创建迭代器对象的好处是当序列长度很大时,可以减少内存消耗,因为每次只需要记录一个值即刻(经常看到人们介绍 Python 2.7 的 range 函数时,建议当长度太大时用 xrange 更快,在 Python 3.5 中已经去除了 xrange 只有一个类似迭代器一样的 range)。
生成器
前面说到创建迭代器有3种方法,其中第三种就是生成器(generator)。生成器通过 yield语句快速生成迭代器,省略了复杂的 __iter__() & __next__() 方式:
Python
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def container(start, end):
while start < end:
yield start
start += 1
c = container(0, 5)
print(type(c))
print(next(c))
next(c)
for i in c:
print(i)
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Python
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<class 'generator'>
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简单来说,yield 语句可以让普通函数变成一个生成器,并且相应的 __next__() 方法返回的是 yield 后面的值。一种更直观的解释是:程序执行到 yield 会返回值并暂停,再次调用 next() 时会从上次暂停的地方继续开始执行:
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def gen():
yield 5
yield "Hello"
yield "World"
yield 4
for i in gen():
print(i)
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Hello
World
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Python 3.5 (准确地说应该是 3.3 以后)中为生成器添加了更多特性,包括 yield from 以及在暂停的地方传值回生成器的 send()等,为了保持简洁这里就不深入介绍了,有兴趣可以阅读官方文档说明以及参考链接2。
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