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深入淺析Python中的迭代器

 更新時間:2019年06月04日 10:34:11   作者:HDWK  
迭代器是實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議的類對象,迭代器協(xié)議規(guī)定了迭代器類必需定義__next()__方法。這篇文章主要介紹了Python中的迭代器,需要的朋友可以參考下

目錄結(jié)構(gòu):

contents structure [-]

在開始文章之前,先貼上一張Iterable、Iterator與Generator之間的關(guān)系圖:

 

1. Iterator VS Iterable

迭代器(Iterator)

迭代器是實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議的類對象,迭代器協(xié)議規(guī)定了迭代器類必需定義__next()__方法。當(dāng)對迭代器對象調(diào)用next()方法時,對象會去調(diào)用__next()__計(jì)算迭代器的返回值。

可迭代對象(Iterable)

可迭代對象可以是任何對象,不一定是能返回迭代器的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。一個可迭代對象會直接或間接性的調(diào)用這兩個方法__iter()__和__next()__;其中__iter()__方法只能返回迭代器對象,__next()__則供給迭代器進(jìn)行調(diào)用。

通常情況下,可迭代類都會實(shí)現(xiàn)__iter()__和__next()__,并且__iter()__返回它自己,換句話說,該類即是迭代器又是可迭代類。

下面的代碼展示了迭代器和可迭代器對象之間的差別:

a_set = {1, 2, 3}#定義set數(shù)據(jù)類型,set是可迭代類型
b_iterator = iter(a_set)#得到set的迭代器
#Output: 1
print(next(b_iterator))
#Output: <class 'set'>
print(type(a_set))
#Output: <class 'set_iterator'>
print(type(b_iterator))

從結(jié)果可以看出a_set是一個可迭代類型(set類型),b_iterator是一個迭代器(set_iterator),它們兩個是完全不一同的類型。

下面的自定義了一個迭代器:

class Series(object):
 def __init__(self, low, high):
  self.current = low
  self.high = high
 def __iter__(self):
  return self
 def __next__(self):
  if self.current > self.high:
   raise StopIteration
  else:
   self.current += 1
   return self.current - 1
n_list = Series(1,10) 
print(list(n_list))

從上面的代碼可以看出,__iter__返回了迭代器本身。__next__返回迭代器的下一個值,如果沒有下一個返回值那么會拋出StopIteration異常。如果沒有在合適的位置拋出StopIteration異常結(jié)束迭代,那么在某些循環(huán)語句中(例如:for loop),將會形成死循環(huán),所以在__next__中必需要在合適位置添加退出語句(拋出StopIterator異常)。

2.Itertools 模塊

Itertools是Python的內(nèi)置模塊,其中包含了能夠創(chuàng)建迭代器的函數(shù)。簡而言之,它提供了許多能夠與迭代器交互的方法。

下面是我們使用Itertools模塊中count函數(shù)的案例:

from itertools import count
sequence = count(start=0, step=1)
while(next(sequence) <= 10):
 print(next(sequence),end=" ")

輸出:

Itertools中的cycle函數(shù)可以創(chuàng)建無限迭代器,例如:

from itertools import cycle
dessert = cycle(['Icecream','Cake'])
count = 0
while(count != 4):
 print('Q. What do we have for dessert? A: ' + next(dessert))
 count+=1

輸出:

Q. What do we have for dessert? A: Icecream
Q. What do we have for dessert? A: Cake
Q. What do we have for dessert? A: Icecream
Q. What do we have for dessert? A: Cake

關(guān)于更多itertools模塊的使用, 可以參見python文檔 。

3.生成器(Generator)

生成器可以說是迭代器的親兄弟,生成器允許我們像上面那樣寫迭代器而不用額外定義__iter__()和__next__()方法。

看下面的案例:

def series_generator(low, high):
 while low <= high:
  yield low
  low += 1
n_list = []
for num in series_generator(1,10):
 n_list.append(num)
print(n_list)

如果一個方法中出現(xiàn)了yield關(guān)鍵字,那么該方法就是一個生成器。生成器中沒有return語句,函數(shù)的返回值實(shí)際上是一個generator。當(dāng)循環(huán)開始執(zhí)行到y(tǒng)ield語句后,low的值會被擴(kuò)展到要返回的generator中。當(dāng)下一次循環(huán)到達(dá)yield語句時,generator會從上一次停止的地方恢復(fù)執(zhí)行,并且將最新的low值添加到generator中。循環(huán)一直運(yùn)行下去,直到low>high退出循環(huán)。

生成器支持延遲計(jì)算,只有當(dāng)去取生成器中的值時才會計(jì)算。

例如:

def test():
 print("進(jìn)入test函數(shù)")
 for i in range(2):
  print("yield number ",i)
  yield i
if "__main__" == __name__:
 print("開始調(diào)用test")
 res = test()
 print("結(jié)束調(diào)用test")
 next(res)
 next(res)

輸出:

開始調(diào)用test
結(jié)束調(diào)用test
第一次next(res)
進(jìn)入test函數(shù)
yield number 0
第二次next(res)
yield number  1

從結(jié)果可以看出,只有使用next調(diào)用迭代器時(使用for,while循環(huán)也可以),才會去執(zhí)行迭代器函數(shù)中的內(nèi)容。

python中生成器可以分為生成器函數(shù)和生成器表達(dá)式,生成器函數(shù)和生成器表達(dá)式是兩種不同的類型。

生成器函數(shù)是一個函數(shù)體中有yield關(guān)鍵字的,我們上面定義的test就是生成器函數(shù)。

生成器表達(dá)式的使用比較受限制,一個生成器表達(dá)式返回一個生成器。下面是一個使用生成器表達(dá)式的案例:

squares = (x * x for x in range(1,10))
print(type(squares))
print(list(squares))

輸出:

<class 'generator'>
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

生成器的效率是非常高的,生成器可以更好的利用內(nèi)存和CPU的使用效率,并且通常生成器的代碼都比較少,這使用生成器的代碼非常好容易理解。應(yīng)此應(yīng)該盡量多的在代碼中使用生成器

參考文檔

https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-iterator-tutorial

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的Python中的迭代器,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!
如果你覺得本文對你有幫助,歡迎轉(zhuǎn)載,煩請注明出處,謝謝!

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