Python 拓展之迭代器

2020-12-15 Python空間

本文字數：2465 字

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寫在之前

今天來講講「迭代器」的內容，其實已經拖了好多天了，感覺再不寫就要忘記了。「迭代」相信對你來說已經不陌生了，我前面曾經專門用一篇文章來講，如果你已經沒有什麼印象的話，就再點進去看看（零基礎學習 Python 之初識迭代）。

迭代器

首先我們先來看一種檢查是否可迭代的方法：

>>> hasattr(list,'__iter__')True

可以用上面的這種方法檢查已經學習過的其他默認類型的對象，比如字符串，列表，字典等是否是可迭代的。

__iter__() 是一個特殊方法，它是迭代規則的基礎，有了它，就說明對象是可迭代的。跟迭代有關的一個內建函數 iter()，這個函數我們在之前的文章中介紹過，它返回的是一個迭代器對象，比如像下面這樣：

>>> list1 = [1,2,3,4]>>> iter_list = iter(list1)>>> iter_list<list_iterator object at 0x00000000021CE438>

從上述代碼的結果可以看出，iter_list 引用的是迭代器對象。那麼在這裡有一個問題，iter_list 和 list1 有區別嗎？我們來試一下：

>>> hasattr(list1,'__iter__')True>>> hasattr(iter_list,'__iter__')True

從上面看出它們都有 __iter__，說明它們都是可迭代的。

>>> hasattr(list1,"__next__")False>>> hasattr(iter_list,"__next__")True

我們把像 iter_list 所引用的對象那樣，稱之為「迭代器對象」。顯而易見的是，迭代器對象必然是可迭代的，反正則不一定。且 Python 中迭代器對象實現的是 __next__() 方法。

為了體現一下 Python 在這的強大之處，我們先來寫一個迭代器對象：

classMyRange:def__init__(self,n):self.i = 1self.n = ndef__iter__(self):returnselfdef__next__(self):ifself.i <= self.n: i = self.iself.i += 1return ielse: raise StopIteration()if __name__ == "__main__": x = MyRange(5) print([i for i in x])

上述代碼的運行結果如下所示：

[1,2,3,4,5]

上述的代碼仿寫了類似 range() 的類，但是與 range() 又有所不同，除了結果不同以外還包括以下 2 點：

1.__iter__() 是類中的核心，它返回了迭代器的本身，一個實現了 __iter__() 方法的對象，就意味著它是可迭代的。

2.實現了 __next__() 方法，從而使得這個對象是迭代器對象。

接下來我們來看看 range() 本身：

>>> a = range(5)>>> hasattr(a,'__iter__')True>>> hasattr(a,'__next__')False>>> print(a)range(0, 5)

由上面我們就可以看出，其實我們所寫的類和 range() 本身還是有很大區別的。

通過上面的內容和我們之前的文章對迭代的講述，下面我們對迭代器做一個概括：

1.在 Python 中，迭代器是遵循迭代協議的對象。我們可以使用 iter() 從任何序列得到迭代器（exp: list，turple，set and so on）。

2.當自己編寫迭代器的類的時候，其中實現 __iter__() 和 __next__() 方法，如果沒有元素的話，會引發 StopIteration 異常。

3.如果有很多值的話，列表會佔用太多的內存，而迭代器則佔用的更少，它從第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束，只能向前衝，不能後退。

迭代器不僅僅是實用而已，而且也非常的有趣，讓我們來看下面的操作：

>>> list1 = [x**x for x in range(3)]>>> list1[1, 1, 4]>>> for i in list1:print(i)...114>>> for i in list1:print(i)...114

我們在上面重複兩次調用列表 list1 進行循環，都是能正常進行的，這個列表相當於一個可以長久使用的東西，可以重複使用。

在 Python 中，除了列表解析式以外，還可以做成元組解析式，方法也是非常的簡單：

>>> tuple1 = (x**x for x in range(3))>>> tuple1<generator object <genexpr> at 0x0000000001DF16D8>>>> for i in tuple1:print(i)...114>>> for i in tuple1:print(i)...

對於 tuple1，我們可以看到它是一個 generator 對象，關於這個是啥我們先不管，後面我會單獨來說的。當我們把它用到循環中的時候，它明顯是個一次性用品，再次使用的時候它就什麼也不顯示了。

>>> type(list1)<class 'list'>>>> type(tuple1)<class 'generator'>

由上面可以看出，list1 和 tuple1 是兩種不同的對象，它們之間的區別不僅僅是 tuple1 是一個元組這麼簡單，它還是 generator。其它的我們先不管，你可以嘗試一下在交互模式下輸入 dir(tuple1)，查看它是否有 __iter__ 和 __next__，我可以先告訴你，是有的。

既然是有的，那麼 tuple1 引用的就是一個迭代器的對象，它的 __next__() 方法促使它只能向前。

寫在之後

迭代器到這就寫完了，從內容來看迭代器確實有其過人之處，但是它不是萬能的，比如它只能向前，不能回退。還有一個是迭代器並不適合在多線程的環境中對可變集合使用，現在這個東西看起來可能還是有點困難，如果以後有機會寫多線程的話，再做解釋。

如果你覺得本篇文章對你有幫助的話，歡迎點讚轉發，讓更多的人可以看到，歡迎大家聯繫我。

The end。

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