快捷導(dǎo)航

Python中Iterator迭代器的使用雜談

更新時間：2016年06月20日 15:53:23 作者：TypingQuietly

Python中的迭代器意義不僅是在iter函數(shù)上的運(yùn)用,更是一種處理可迭代對象的迭代器模式,這里我們來簡單聊聊Python中Iterator迭代器的使用雜談:

迭代器是一種支持next()操作的對象。它包含一組元素，當(dāng)執(zhí)行next()操作時，返回其中一個元素；當(dāng)所有元素都被返回后，生成一個StopIteration異常。

>>>a=[1,2,3]
>>>ia=iter(a)
>>>next(ia)
1
>>>next(ia)
2
>>>next(ia)
3
>>>next(ia)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

ite()可以接受多種Python對象為參數(shù)，比如list，tuple, dict, set等，并將其轉(zhuǎn)化為迭代器。迭代器可以用于for語句或in語句中。很多常用操作也是支持迭代器的，比如sum(), max()等。

>>> b=[4,5,6]
>>> ib=iter(b)
>>> for x in ib:
...   print(x)
...
4
5
6
>>> ic=iter(b)
>>> sum(ic)
15
>>> id=iter(b)
>>> max(ic)
6

毋庸置疑，迭代器有很多好處：

1.“流式”數(shù)據(jù)處理方式減少內(nèi)存消耗：
比如處理文件，一下猛地把全部數(shù)據(jù)全部取出來放到內(nèi)存里面進(jìn)行處理會導(dǎo)致程序消耗大量內(nèi)存，有時甚至沒法做到，一般我們會一部分一部分的對文件內(nèi)容進(jìn)行處理：

for text_line in open("xx.txt"):
 print text_line

2.或者對xml文件進(jìn)行處理的時候：

tree = etree.iterparse(xml, ['start', 'end'])
for event, elem in tree:
  if event == "end"
    result = etree.tostring(elem)
    elem.clear()
    print result

內(nèi)置函數(shù)open返回的file對象和etree.iterparse序列化的xml tree都是可迭代對象，能夠讓我們漸進(jìn)式地對文件的內(nèi)容進(jìn)行處理。

3.支持方便用for語句對數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)：
python內(nèi)置的一些常見的像類型像數(shù)組、列表甚至字符串等都是可迭代類型，這樣我們就能方便for語句這個語法糖方便對數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)，不需要自己記錄索引位置，人肉循環(huán)：

for i in [1, 2, 3, 4]
 print i,

簡單了解了一下迭代器的好處后，我們正正經(jīng)經(jīng)的聊聊python的迭代器模式。
在這里我們引入兩個比較繞口的名詞：可迭代對象和迭代器對象，個人覺得從這兩個概念下手會對迭代器有比較好的理解。在放例子前先對這兩個概念給一個不入流的解釋：

可迭代對象：對象里面包含__iter()__方法的實(shí)現(xiàn)，對象的iter函數(shù)經(jīng)調(diào)用之后會返回一個迭代器，里面包含具體數(shù)據(jù)獲取的實(shí)現(xiàn)。
迭代器：包含有next方法的實(shí)現(xiàn)，在正確范圍內(nèi)返回期待的數(shù)據(jù)以及超出范圍后能夠拋出StopIteration的錯誤停止迭代。
放個例子邊看邊說：

class iterable_range:
  def __init__(self, n):
    self.n = n

  def __iter__(self):
    return my_range_iterator(self.n)

class my_range_iterator:
  def __init__(self, n):
    self.i = 0
    self.n = n

  def next(self):
    if self.i < self.n:
      i = self.i
      self.i += 1
      print 'iterator get number:', i
      return i
    else:
      raise StopIteration()

例子中的iterable_range是一個可迭代對象，所以我們也能夠?qū)λ胒or語句來進(jìn)行迭代：

temp = my_range(10)
for item in temp:
  print item,

輸出：

  my iterator get number: 0
  0
  my iterator get number: 1
  1
  my iterator get number: 2
  2
  my iterator get number: 3
  3
  my iterator get number: 4
  4
  my iterator get number: 5
  5
  my iterator get number: 6
  6
  my iterator get number: 7
  7
  my iterator get number: 8
  8
  my iterator get number: 9
  9

大家可以仔細(xì)地看一下輸出的日志：

數(shù)據(jù)確實(shí)是“流式”處理的
iterator是真正在背后做事的人
for語句能夠非常方便的迭代對象的數(shù)據(jù)。

可迭代對象其實(shí)更像是整個迭代器模式模式的上層，像一種約束一種契約一種規(guī)范，它能夠保證自己能夠返回一個在實(shí)際工作中干活的迭代器對象。for、sum等接受一個可迭代對象的方法都是遵循這樣的規(guī)范：調(diào)用對象的__iter__函數(shù)，返回迭代器，對迭代器對象返回的每個值進(jìn)行處理抑或需要一些匯總的操作。拿for舉個例子：

iterator_object = iterable_object.__iter__()
while True:
  try:
    value = iterator_object.next()
  except StopIteration:
    # StopIteration exception is raised after last element
    break

  # loop code
  print value

for這個語法糖背后的邏輯差不多就是上面例子中代碼所示的那樣：首先獲取可迭代對象返回的迭代器對象，然后調(diào)用迭代器對象的next方法獲取每個值，在獲取值的過程中隨時檢測邊界-也就是檢查是否拋出了StopIteration這樣的錯誤，如果迭代器對象拋出錯誤則迭代停止（note：從這個例子可以看出，對于那些接受可迭代對象的方法，如果我們傳一個單純的迭代器對象其實(shí)也是無法工作的，可能會報出類似于TypeError: iteration over non-sequence的錯誤）。
當(dāng)然了，一般在應(yīng)用過程中我們不會將他們特意的分開，我們能夠稍微對迭代器對象進(jìn)行修改一下，添加__iter__方法的實(shí)現(xiàn)，這樣對象本身就既是可迭代對象也是一個迭代器對象了：

class my_range_iterator:
   def __init__(self, n)：
    self.i = 0
    self.n = n

   def __iter__(self):
    return self

   def next(self):
    if self.i < self.n:
      i = self.i

      self.i += 1
      print 'my iterator get number:', i
      return i
    else:
      raise StopIteration()

 for item in my_range_iterator(10):
   print item

輸出：

  my iterator get number: 0
  0
  my iterator get number: 1
  1
  my iterator get number: 2
  2
  my iterator get number: 3
  3
  my iterator get number: 4
  4
  my iterator get number: 5
  5
  my iterator get number: 6
  6
  my iterator get number: 7
  7
  my iterator get number: 8
  8
  my iterator get number: 9
  9

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