构建一个基本的Python迭代器

如何在python中创建一个迭代函数（或迭代器对象）？

#1楼

我看到你们中有些人在__iter__做return self 。我只想指出__iter__本身可以是一个生成器（因此无需__next__并引发StopIteration异常）

class range:def __init__(self,a,b):self.a = aself.b = bdef __iter__(self):i = self.awhile i < self.b:yield ii+=1

当然，这里也可以直接生成一个生成器，但是对于更复杂的类，它可能很有用。

#2楼

首先， itertools模块在各种情况下都非常有用，在这种情况下，迭代器将是有用的，但这就是在python中创建迭代器所需的全部：

让

那不是很酷吗？ Yield可以用来代替函数中的正常收益。它返回的对象是相同的，但是它不会破坏状态并退出，而是保存状态以供您执行下一次迭代时使用。这是一个直接从itertools函数列表中提取的示例：

def count(n=0):while True:yield nn += 1

如功能说明中所述（它是itertools模块中的count（）函数...），它生成一个迭代器，该迭代器返回以n开头的连续整数。

生成器表达式是蠕虫（真棒蠕虫！）的另一种形式。它们可以代替列表推导器来节省内存（列表推导器在内存中创建一个列表，如果未分配给变量，该列表在使用后将被销毁，但是生成器表达式可以创建一个生成器对象...这是一种很好的方式说迭代器）。这是生成器表达式定义的示例：

gen = (n for n in xrange(0,11))

这与上面的迭代器定义非常相似，不同之处在于整个范围的预定范围是0到10。

我刚刚找到了xrange（） （应该是我之前从未见过……）并将其添加到上述示例中。 xrange（）是range（）的可迭代版本，其优点是不预先构建列表。如果您要遍历庞大的数据集并且只有那么多的内存可以进行访问，这将非常有用。

#3楼

python中的迭代器对象符合迭代器协议，这基本上意味着它们提供了两种方法： __iter__()和__next__() 。 __iter__返回迭代器对象，并在循环开始时隐式调用。 __next__()方法返回下一个值，并在每个循环增量处隐式调用。当没有更多值要返回时， __next__()会引发StopIteration异常，该异常由循环构造以停止迭代的方式隐式捕获。

这是一个简单的计数器示例：

class Counter:def __init__(self, low, high):self.current = low - 1self.high = highdef __iter__(self):return selfdef __next__(self): # Python 2: def next(self)self.current += 1if self.current < self.high:return self.currentraise StopIterationfor c in Counter(3, 9):print(c)

这将打印：

如上一个答案所述，使用生成器编写起来更容易：

def counter(low, high):current = lowwhile current < high:yield currentcurrent += 1for c in counter(3, 9):print(c)

打印的输出将相同。在内部，生成器对象支持迭代器协议，并且执行与类Counter大致相似的操作。

David Mertz的文章Iterators和Simple Generators是很好的介绍。

#4楼

这是一个没有yield的可迭代函数。它利用了iter函数和一个闭包，将其状态保存在python 2的封闭范围内的可变（ list ）中。

def count(low, high):counter = [0]def tmp():val = low + counter[0]if val < high:counter[0] += 1return valreturn Nonereturn iter(tmp, None)

对于Python 3，封闭状态在封闭范围内保持不变，而在局部范围内使用nonlocal来更新状态变量。

def count(low, high):counter = 0def tmp():nonlocal counterval = low + counterif val < high:counter += 1return valreturn Nonereturn iter(tmp, None)

测试;

for i in count(1,10):print(i)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

#5楼

这个问题是关于可迭代的对象，而不是关于迭代器。在Python中，序列也是可迭代的，因此创建可迭代类的一种方法是使其表现得像序列，即为其提供__getitem__和__len__方法。我已经在Python 2和3上对此进行了测试。

class CustomRange:def __init__(self, low, high):self.low = lowself.high = highdef __getitem__(self, item):if item >= len(self):raise IndexError("CustomRange index out of range")return self.low + itemdef __len__(self):return self.high - self.lowcr = CustomRange(0, 10)
for i in cr:print(i)

#6楼

如果您想找简单明了的东西，也许对您来说已经足够了：

class A(object):def __init__(self, l):self.data = ldef __iter__(self):return iter(self.data)

使用示例：

In [3]: a = A([2,3,4])In [4]: [i for i in a]
Out[4]: [2, 3, 4]

#7楼

受Matt Gregory的回答启发，这里有一个更复杂的迭代器，它将返回a，b，...，z，aa，ab，...，zz，aaa，aab，...，zzy，zzz

    class AlphaCounter:def __init__(self, low, high):self.current = lowself.high = highdef __iter__(self):return selfdef __next__(self): # Python 3: def __next__(self)alpha = ' abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'n_current = sum([(alpha.find(self.current[x])* 26**(len(self.current)-x-1)) for x in range(len(self.current))])n_high = sum([(alpha.find(self.high[x])* 26**(len(self.high)-x-1)) for x in range(len(self.high))])if n_current > n_high:raise StopIterationelse:increment = Trueret = ''for x in self.current[::-1]:if 'z' == x:if increment:ret += 'a'else:ret += 'z'else:if increment:ret += alpha[alpha.find(x)+1]increment = Falseelse:ret += xif increment:ret += 'a'tmp = self.currentself.current = ret[::-1]return tmpfor c in AlphaCounter('a', 'zzz'):print(c)

#8楼

对于复杂的对象，此页面上的所有答案都非常有用。但是对于那些包含内置可迭代类型作为属性的变量，例如str ， list ， set或dict或任何collections.Iterable实现，您可以在类中省略某些内容。

class Test(object):def __init__(self, string):self.string = stringdef __iter__(self):# since your string is already iterablereturn (ch for ch in self.string)# or simplyreturn self.string.__iter__()# alsoreturn iter(self.string)

可以像这样使用：

for x in Test("abcde"):print(x)# prints
# a
# b
# c
# d
# e

#9楼

有四种方法可以构建迭代函数：

例子：

# generator
def uc_gen(text):for char in text:yield char.upper()# generator expression
def uc_genexp(text):return (char.upper() for char in text)# iterator protocol
class uc_iter():def __init__(self, text):self.text = textself.index = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):try:result = self.text[self.index].upper()except IndexError:raise StopIterationself.index += 1return result# getitem method
class uc_getitem():def __init__(self, text):self.text = textdef __getitem__(self, index):result = self.text[index].upper()return result

要查看所有四种方法：

for iterator in uc_gen, uc_genexp, uc_iter, uc_getitem:for ch in iterator('abcde'):print ch,print

结果是：

A B C D E
A B C D E
A B C D E
A B C D E

注意事项 ：

两种生成器类型（ uc_gen和uc_genexp ）不能reversed() ；普通的迭代器（ uc_iter ）将需要__reversed__魔术方法（该方法必须返回一个向后移动的新迭代器）；并且可迭代的getitem（ uc_getitem ）必须具有__len__ magic方法：

    # for uc_iterdef __reversed__(self):return reversed(self.text)# for uc_getitemdef __len__(self)return len(self.text)

为了回答Panic上校关于无限懒惰求值的迭代器的第二个问题，下面是使用上述四种方法中的每一个的示例：

# generator
def even_gen():result = 0while True:yield resultresult += 2# generator expression
def even_genexp():return (num for num in even_gen())  # or even_iter or even_getitem# not much value under these circumstances# iterator protocol
class even_iter():def __init__(self):self.value = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):next_value = self.valueself.value += 2return next_value# getitem method
class even_getitem():def __getitem__(self, index):return index * 2import random
for iterator in even_gen, even_genexp, even_iter, even_getitem:limit = random.randint(15, 30)count = 0for even in iterator():print even,count += 1if count >= limit:breakprint

结果（至少在我的示例运行中）：

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32

如何选择使用哪一个？这主要是一个品味问题。我最常看到的两种方法是生成器和迭代器协议，以及混合方法（ __iter__返回生成器）。

生成器表达式可用于替换列表推导（它们很懒，因此可以节省资源）。

如果需要与早期Python 2.x版本兼容，请使用__getitem__ 。

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