Python基础教程：自定义迭代器

本文介绍如何自定义迭代器，涉及到类的运算符重载，包括__getitem__的索引迭代，以及__iter__、__next__和__contains__，如果不了解这些知识可跳过本文。

索引迭代方式

索引取值和分片取值

元组、列表、字典、集合、字符串都支持索引取值操作和分片操作。

>>> L = [11,21,31,41]
>>> L[0]
11
>>> L[0:2]
[11, 21]

分片操作实际上将一个slice对象当作索引位传递给序列，然后以索引取值的方式取得所需元素。

>>> L[0:2]
[11, 21]>>> L[slice(0,2)]
[11, 21]

slice对象由slice()函数创建，它有3个参数：起始索引位、结束索引位、步进值。例如：

>>> slice(0,2)
slice(0, 2, None)

__getitem__

列表、元组等序列之所以可以索引取值、分片取值，是因为它们实现了__getitem__方法。

例如：

>>> hasattr(list,"__getitem__")
True
>>> hasattr(tuple,"__getitem__")
True
>>> hasattr(dict,"__getitem__")
True
>>> hasattr(str,"__getitem__")
True

如果自定义类并实现__getitem__方法，它们会重载索引取值：

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class cls:def __getitem__(self, index):print("getitem index", index)return index * 2>>> c = cls()
>>> c[1]
getitem index 1
2
>>> c[2]
getitem index 2
4
>>> c[3]
getitem index 3
6

上面的自定义类只支持索引取值，不支持分片取值。因为__getitem__中没有编写索引取值的方式，也就不支持传递slice对象来进行分片取值。

分片和__getitem__

如果想要__getitem__支持分片取值，需要在__getitem__中使用索引取值的方式，以便支持slice对象作为索引。

下面是一个简单的支持分片操作的自定义类：

class cls:def __init__(self,data):self._data = datadef __getitem__(self,index):print("getitem:",index)return self._data[index]>>> c = cls([1,2,3,4])
>>> c[1]
getitem: 1
2
>>> c[0:2]
getitem: slice(0, 2, None)
[1, 2]

__setitem__和__delitem__

如果想要索引或者分片赋值，那么会调用__setitem__()方法，如果想要删除索引值或分片值，会调用__delitem__()方法。

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class cls:def __init__(self,data):self._data = datadef __getitem__(self,index):print("in getitem")return self._data[index]def __setitem__(self,index,value):print("in setitem")self._data[index] = valuedef __delitem__(self,index):print("in delitem")del self._data[index]def __repr__(self):return str(self._data)>>> c = cls([11,22,33,44,55])
>>> c[1:3]
in getitem
[22, 33]
>>> c[1:3] = [222,333]
in setitem
>>> c
[11, 222, 333, 44, 55]
>>> del c[1:3]
in delitem

__getitem__索引迭代

__getitem__重载了索引取值和分片操作，实际上它也能重载索引的迭代操作。以for为例，它会循环获取一个个的索引并向后偏移，直到超出索引边界抛出IndexError异常而停止。

此外，__getitem__重载使得它可以被迭代，也就是它通过数值索引的方式让这个对象变成可迭代对象，所有迭代工具(比如zip/map/for/in)都可以对这个对象进行迭代操作。

class cls:def __init__(self,data):self._data = datadef __getitem__(self,index):return self._data[index]def __repr__(self):return str(self._data)>>> c1 = cls([11,22,33,44,55])
>>> I = iter(c1)
>>> next(I)
11
>>> 22 in I
True>>> I=iter(c1)
>>> for i in I:print(i,end=" ")
...
11 22 33 44 55

可迭代对象：__iter__和__next__

定以了__getitem__的类是可迭代的类型，是通过数值索引的方式进行迭代的，但这是退而求其次的行为，更好的方式是定义__iter__方法，使用迭代协议进行迭代。当同时定义了__iter__和__getitem__的时候，iter()函数优先选择__iter__，只有在__iter__不存在的时候才会选择__getitem__。

例如：

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class Squares:def __init__(self, start, stop):  # 迭代起始、终止位self.value = startself.stop = stopdef __iter__(self):     # 返回自身的迭代器return selfdef __next__(self):     # 返回下一个元素if self.value > self.stop:   # 结尾时抛出异常raise (StopIteration)item = self.value**2self.value += 1return itemif __name__ == "__main__":for i in Squares(1, 5):print(i, end=" ")s = Squares(1,5)print()print(9 in s)

运行结果：

1 4 9 16 25
True

因为上面的类中同时定义了__iter__和__next__，且__iter__返回的是自身，所以这个类型的每个迭代对象都是单迭代的。

>>> s = Squares(1,5)
>>> I1 = iter(s)   # I1和I2迭代的是同一个对象
>>> I2 = iter(s)
>>> next(I1)
1
>>> next(I2)   # 继续从前面的位置迭代
4
>>> next(I1)
9

自定义多迭代类型

要定义多迭代的类型，要求__iter__返回一个新的迭代对象，而不是self自身，也就是说不要返回自身的迭代器。

例如：

# 返回多个独立的可迭代对象
class MultiIterator:def __init__(self, wrapped):self.wrapped = wrapped   # 封装将被迭代的对象def __iter__(self):return Next(self.wrapped) # 返回独立的可迭代对象# 自身的迭代器
class Next:def __init__(self, wrapped):self.wrapped = wrappedself.offset = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):   # 返回下一个元素if self.offset >= len(self.wrapped):raise (StopIteration)else:item = self.wrapped[self.offset]self.offset += 1return item    # 返回指定索引位置处的元素if __name__ == "__main__":string = "abc"s = MultiIterator(string)for x in s:for y in s:print(x + y, end=" ")

每个for迭代工具都会先调用iter()来获取可迭代对象，然后调用next()获取下一个元素。而这里的iter()会调用MultiIterator的__iter__来获取可迭代对象，而MultiIterator所返回的可迭代对象是相互独立的Next对象，因此for x in x和for y in s所迭代的是不同迭代对象，它们都有记录着自己的迭代位置信息。

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