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Python 迭代器

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迭代器:初探

Python 学习的人都知道,Python 中存在两种循环语句:while 和 for。for 循环可以用于 Python 中的任何序列,包括列表、元组、字符串。

>>> for x in [2013, 14, 15926]: print(x, end=' ')
...
2013 14 15926
>>>
>>> for x in (2021, 2022, 2023): print(x, end='->')
...
2021->2022->2023->
>>> for x in 'HelloWorld': print(x, end=' ')
...
H e l l o W o r l d

实际上,for 循环还能使用于任何可迭代对象。可迭代对象在 Python 中是新颖特别的概念,但实际上就是序列概念的通用化:如果对象时实际保存的序列,或者可以在迭代工具中(如 for 循环)一次产生一个结果的对象,就看做可迭代的。可以说,Python 中迭代器无处不在

什么是迭代器?

Python 中的迭代器是一个对象,用于迭代列表、元组、字典和集合等可迭代对象。Python 迭代器对象必须实现两个特殊的方法:__iter__()__next__()方法:

通过迭代器进行迭代

iter()函数依次调用 __iter__()方法,返回一个迭代器。我们使用 next() 函数手动遍历迭代器的所有项。

当我们到达终点并且没有更多数据要返回时,它将引发 StopIteration异常。

下面是一个例子:

# define a list
my_list = [2013, 14, 15926]

# get an iterator using iter()
my_iter = iter(my_list)
# iterate through it using next()

# Output: 2013
print(next(my_iter))

# Output: 14
print(next(my_iter))

# next(obj) is same as obj.__next__()
# Output: 15926
print(my_iter.__next__())
# This will raise error, no items left
next(my_iter)

依次执行上面的代码,输出如下:

2013
14
15926
Traceback (most recent call last):
File "<string>", line 24, in <module>
next(my_iter)
StopIteration

一种更优雅的自动迭代方式是使用 for 循环。使用它,我们可以迭代任何可以返回迭代器的对象,例如列表、字符串、文件等。

>>> for element in my_list:
... print(element)
...
2013
14
15926

迭代器 for 循环的工作

正如我们在上面的示例中看到的,for 循环能够自动遍历列表。

实际上 for 循环可以迭代任何可迭代对象。让我们仔细看看 for 循环是如何在 Python 中实际实现的。

for element in iterable:
# do something with element

实际实现为:

# create an iterator object from that iterable
iter_obj = iter(iterable)

# infinite loop
while True:
try:
# get the next item
element = next(iter_obj)
print(element)
# do something with element
except StopIteration:
# if StopIteration is raised, break from loop
break

所以在内部,for 循环通过在可迭代对象上调用 iter()创建一个迭代器对象 iter_obj。具有讽刺意味的是,这个 for 循环实际上是一个无限的 while 循环。

在循环内部,它调用 next()来获取下一个元素并使用该值执行 for 循环的主体。在所有项目耗尽后,StopIteration被引发,内部捕获并结束循环。请注意,任何其他类型的异常都会通过。

构建自定义迭代器

在 Python 中从头开始构建迭代器很容易。我们只需要实现 __iter__() __next__() 方法。

__iter__() 方法返回迭代器对象本身。如果需要,可以执行一些初始化。

__next__() 方法必须返回序列中的下一项。在到达终点时以及在随后的调用中,它必须引发 StopIteration

class PowTwo:
"""Class to implement an iterator
of powers of two"""
def __init__(self, max=0):
self.max = max

def __iter__(self):
self.n = 0
return self
def __next__(self):
if self.n <= self.max:
result = 2 ** self.n
self.n += 1
return result
else:
raise StopIteration
# create an object
numbers = PowTwo(3)
# create an iterable from the object
i = iter(numbers)
# Using next to get to the next iterator element
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))

输出结果:

1
2
4
8
Traceback (most recent call last):
File "/Users/yuzhou_1su/go/src/iterdemo.py", line 32, in <module>
print(next(i))
StopIteration

我们还可以使用 for 循环来迭代我们的迭代器类。

>>> for i in PowTwo(5):
... print(i)
...
1
2
4
8
16
32

Python 无限迭代器

迭代器对象中的项目不必耗尽。可以有无限的迭代器(永远不会结束)。在处理此类迭代器时,我们必须小心。

这是一个演示无限迭代器的简单示例。

内置函数 iter()可以使用两个参数调用,其中第一个参数必须是可调用对象(函数),第二个参数是哨兵。迭代器调用这个函数,直到返回的值等于哨兵。

>>> int()
0
>>> inf = iter(int,1)
>>> next(inf)
0
>>> next(inf)
0

我们可以看到 int()函数总是返回 0。因此将它作为 iter(int,1)传递将返回一个迭代器,该迭代器调用 int()直到返回值等于 1。这永远不会发生,我们得到一个无限迭代器。

我们还可以构建自己的无限迭代器。

理论上,以下迭代器将返回所有奇数:

class InfIter:
"""Infinite iterator to return all
odd numbers"""

def __iter__(self):
self.num = 1
return self

def __next__(self):
num = self.num
self.num += 2
return num
>>> a = iter(InfIter())
>>> next(a)
1
>>> next(a)
3
>>> next(a)
5
>>> next(a)
7

在对这些类型的无限迭代器进行迭代时,请小心包含终止条件。如上所示,我们可以得到所有奇数,而无需将整个数字系统存储在内存中。理论上,我们可以在有限的内存中拥有无限的项目。

Python 迭代器的好处

使用迭代器的好处是可以节省资源:

总结

Python 的迭代器提供稳定和灵活的代码。迭代器和可迭代对象的区别:

请注意,每个迭代器也是一个可迭代的,但不是每个可迭代的都是一个迭代器。

例如,列表是可迭代的,但列表不是迭代器。可以使用函数 iter() 从可迭代对象创建迭代器。

为了实现这一点,对象的类需要一个方法 __iter__,它返回一个迭代器,或者一个具有从 0 开始的顺序索引的 __getitem__方法。但其本质也是实现了 __iter__方法。

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