《Python Cookbook 3rd》笔记（4.4）：实现迭代器协议
实现迭代器协议
问题
你想构建一个能支持迭代操作的自定义对象，并希望找到一个能实现迭代协议的简单方法。
解法
目前为止，在一个对象上实现迭代最简单的方式是使用一个生成器函数。在 4.2 小节中，使用 Node 类来表示树形数据结构。你可能想实现一个以深度优先方式遍历树形节点的生成器。下面是代码示例：
class Node:def __init__(self, value):self._value = valueself._children = []def __repr__(self):return 'Node({!r})'.format(self._value)def add_child(self, node):self._children.append(node)def __iter__(self):return iter(self._children)def depth_first(self):yield selffor c in self:yield from c.depth_first()# Example
if __name__ == '__main__':root = Node(0)child1 = Node(1)child2 = Node(2)root.add_child(child1)root.add_child(child2)child1.add_child(Node(3))child1.add_child(Node(4))child2.add_child(Node(5))for ch in root.depth_first():print(ch)# Outputs Node(0), Node(1), Node(3), Node(4), Node(2), Node(5)
在这段代码中， depth_first() 方法简单直观。它首先返回自己本身并迭代每一个子节点并通过调用子节点的 depth_first() 方法 (使用 yield from 语句) 返回对应元素。
讨论
Python 的迭代协议要求一个__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了__next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。但是，实现这些通常会比较繁琐。下面我们演示下这种方式，如何使用一个关联迭代器类重新实现 depth_first() 方法：
class Node2:def __init__(self, value):self._value = valueself._children = []def __repr__(self):return 'Node({!r})'.format(self._value)def add_child(self, node):self._children.append(node)def __iter__(self):return iter(self._children)def depth_first(self):return DepthFirstIterator(self)class DepthFirstIterator(object):'''Depth-first traversal'''def __init__(self, start_node):self._node = start_nodeself._children_iter = Noneself._child_iter = Nonedef __iter__(self):return selfdef __next__(self):# Return myself if just started; create an iterator for childrenif self._children_iter is None:self._children_iter = iter(self._node)return self._node# If processing a child, return its next itemelif self._child_iter:try:nextchild = next(self._child_iter)return nextchildexcept StopIteration:self._child_iter = Nonereturn next(self)# Advance to the next child and start its iterationelse:self._child_iter = next(self._children_iter).depth_first()return next(self)
DepthFirstIterator 类和上面使用生成器的版本工作原理类似，但是它写起来很繁琐，因为迭代器必须在迭代处理过程中维护大量的状态信息。坦白来讲，没人愿意写这么晦涩的代码。将你的迭代器定义为一个生成器后一切迎刃而解。
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