Python Iterator
盆友圈的小可爱 人气:1前言
当我们需要对列表(list)、元组(tuple)、字典(dictionary)和集合(set)的元素进行遍历时,其实Python内部都是启动迭代器来完成操作的。
迭代器(Iterator)并非Python独有的,在C++和Java中也出现了此概念。迭代器可以帮助我们解决面对复杂的数据场景时,快速简便的获取数据。
1. 什么是迭代器?
- 迭代器是一个表示数据流的对象,当我们调用next()方法时会返回容器中的下一个值
- 迭代器中包含
__iter__
和__next__()
方法。通过__iter__
方法可以返回迭代器对象本身的方法。__next__()
方法会使cur指针始终指向当前位置,即返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则会抛出StopIteration异常。 - 迭代器(iterator)也是可迭代的对象(iterable)
2. 迭代器类型
- Python中支持容器进行迭代,同时也提供迭代器协议支持用户自定义类进行迭代
- 容器迭代器:
container.__iter__()
方法实现容器对象迭代 - 迭代器协议:
__iter__()
方法和__next__()
方法 __iter__()
:返回迭代器本身,容器可以与for...in结合使用__next__()
:返回迭代器返回下一项
3. 迭代器分类
容器迭代器
data = [1,2,3,4] it = iter(data) print(next(it)) print(next(it))
- Python中提供的内置容器有:list、tuple、dictionary 和 set都是可迭代对象
- 调用iter()方法获取对应的迭代对象
- 调用next()方法获取迭代对象下一项值。每一次调用next之后,会自动往后移到到一位,获取后面一位的数据。
遍历迭代器
for i in it: print(i)
对于可迭代对象,我们也可以使用for...in来进行迭代
自定义迭代器
class Myiter: def __init__(self,times): self.times = times def __iter__(self): self.n = 0 return self def __next__(self): if self.n <= self.times: result = 3 ** self.n self.n += 1 return result else: raise StopIteration data = Myiter(4) it = iter(data) # 第1次 print(next(it)) # 第2次 print(next(it)) # 第3次 print(next(it)) # 第4次 print(next(it)) # 第5次 print(next(it)) # 第6次,超出范围触发StopIteration print(next(it)) ... 1 3 9 27 81 Traceback (most recent call last): File "E:\workspace\uiat\cookbooks\tester.py", line 67, in <module> print(next(it)) File "E:\workspace\uiat\cookbooks\tester.py", line 51, in __next__ raise StopIteration StopIteration ...
- 创建的对象/类需要实现
__iter__()
和__next__()
两个方法即可作为迭代器 - 迭代器中__iter__()返回迭代器本身方法
- 迭代器中__next__()方法允许进行其他操作,但是必须返回迭代器的下一项
- 为了防止迭代永远进行下去,Python提供stopIterator语句,终止迭代
总结
本期,我们对Python Iterator迭代器由__iter__()方法和__next__()方法组成。迭代器分为Iterator和iteratable两种,因此迭代器本身也是可迭代对象的。
迭代器分为容器迭代和自定义迭代。
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