一文了解 Python 迭代器介绍及其作用
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__()
和__next__()
方法:
使用
__iter__()
方法初始化迭代器对象使用
__next__()
方法进行迭代。
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 itemelement = next(iter_obj)print(element)# do something with elementexcept StopIteration:# if StopIteration is raised, break from loopbreak
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__()
和 __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 iteratorof powers of two"""def __init__(self, max=0):self.max = maxdef __iter__(self):self.n = 0return selfdef __next__(self):if self.n <= self.max:result = 2 ** self.nself.n += 1return resultelse: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 allodd numbers"""def __iter__(self):self.num = 1return selfdef __next__(self):num = self.numself.num += 2return 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。
代码减少。
代码冗余得到极大解决。
降低代码复杂度。
它为编码带来了更多的稳定性。
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:
Iterable 是一个可以迭代的对象。它在传递给
iter()
方法时生成一个迭代器。Iterator 是一个对象,用于使用
__next__()
方法对可迭代对象进行迭代。迭代器有 __next__()
方法,它返回对象的下一项。
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。
参考资料:
https://www.geeksforgeeks.org/iterators-in-python/
Python Iterators
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