python iter函数用法

iter函数用法简述

Python 3中关于iter(object[, sentinel)]方法有两个参数。

使用iter(object)这种形式比较常见。

iter(object, sentinel)这种形式一般较少使用

1，iter(object)

Python官方文档对于这种形式的解释很容易理解。

此时，object必须是集合对象，且支持迭代协议（iteration protocol）或者支持序列协议（sequence protocol）。

说白了，也就是实现了__iter__()方法或者__getitem__()方法。

  l = [1, 2, 3]for i in iter(l):print(i)

2，iter(object, sentinel)

Python官方文档对于这种形式的解释是：“ If the second argument, sentinel, is given, then object must be a callable object. The iterator created in this case will call object with no arguments for each call to its __next__() method; if the value returned is equal to sentinel,StopIteration will be raised, otherwise the value will be returned.”。

这句话的意思是说：如果传递了第二个参数，则object必须是一个可调用的对象（如，函数）。此时，iter创建了一个迭代器对象，每次调用这个迭代器对象的__next__()方法时，都会调用object。

如果__next__的返回值等于sentinel，则抛出StopIteration异常，否则返回下一个值。

    class TestIter(object):def __init__(self):self.l=[1,2,3,4,5]self.i=iter(self.l)def __call__(self):  #定义了__call__方法的类的实例是可调用的item = next(self.i)print ("__call__ is called,which would return",item)return itemdef __iter__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数)print ("__iter__ is called!!")return iter(self.l)t = TestIter()  # t是可调用的t1 = iter(t, 3)  # t必须是callable的，否则无法返回callable_iteratorprint(callable(t))for i in t1:print(i)
# 它每次在调用的时候，都会调用__call__函数，并且最后输出3就停止了。True
__call__ is called,which would return 1
1
__call__ is called,which would return 2
2
__call__ is called,which would return 3

在文件读取时使用:

import os
import hashlibdef bytes2human(n):# 文件大小字节单位转换symbols = ('K', 'M', 'G', 'T', 'P', 'E')prefix = {}for i, s in enumerate(symbols):# << 左移” 左移一位表示乘2 即1 << 1=2，二位就表示4 即1 << 2=4，# 10位就表示1024 即1 << 10=1024 就是2的n次方prefix[s] = 1 << (i + 1) * 10for s in reversed(symbols):if n >= prefix[s]:value = float(n) / prefix[s]return '%.2f%s' % (value, s)return "%sB" % ndef get_md5(file_path):"""得到文件MD5:param file_path::return:"""if os.path.isfile(file_path):file_size = os.stat(file_path).st_sizemd5_obj = hashlib.md5()  # hashlibf = open(file_path, 'rb')  # 打开文件read_size = 0while read_size < file_size:read_byte = f.read(8192)md5_obj.update(read_byte)  # update md5read_size += len(read_byte)hash_code = md5_obj.hexdigest()  # get md5 hexdigestf.close()print('file: [{}] \nsize: [{}] \nmd5: [{}]'.format(file_path, bytes2human(read_size), hash_code))return str(hash_code)def get_filemd5(file_path):# 使用迭代器读取文件获得MD5if os.path.isfile(file_path):file_size = os.stat(file_path).st_sizemd5_obj = hashlib.md5()  # hashlibf = open(file_path, 'rb')  # 打开文件read_size = 1024for chunk in iter(lambda: f.read(read_size), b''):  # 使用迭代器读取文件获得MD5md5_obj.update(chunk)hash_code = md5_obj.hexdigest()  # get md5 hexdigestf.close()print('file: [{}] \nsize: [{}] \nmd5: [{}]'.format(file_path, bytes2human(file_size), hash_code))return str(hash_code)if __name__ == '__main__':md5 = get_md5(r'C:\README.md')md5_1 = get_filemd5(r'C:\README.md')------------------------输出file: [C:\README.md]
size: [941B]
md5: [d22b8f76dcd8cfbfd4669d9d8101077e]
file: [C:\README.md]
size: [941B]
md5: [d22b8f76dcd8cfbfd4669d9d8101077e]

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