Python迭代器使用详解

作者:酱油哥,清华大学计算机硕士,泰康资管/军工央企职场经历。

0.本集概览

  1. 可迭代对象、迭代器、迭代协议究竟是什么
  2. 迭代过程手动演示
  3. 典型可迭代对象举例:文件、字典以及range、enumerate返回值
  4. 使用迭代协议的逐项扫描工具可以称之为迭代环境
  5. 迭代环境还包含很多可以传入可迭代对象的内置方法

这一集的内容看起来比较绕,反反复复出现的是迭代二字。大家注意,这一节的内容很pythonic,是很有特色也非常重要的知识点。敲黑板啦!

1.可迭代对象

Python中有一类工具叫做迭代工具,他们能从左至右扫描对象。这包括了for循环、列表解析、in成员关系测试以及map内置函数等。而可迭代对象,顾名思义就是可以用在上述迭代工具环境中,通过一次次迭代不断产生结果的对象

可迭代对象分为两大类,一种是实际保存的序列,即列表、元组,字符串;另一种就是我们上一节总提到的“不一次性产生所有结果列表,而是可以在for循环中按需一次产生一个结果的对象”。如:range函数返回值、zip函数返回值、enumerate函数返回值等等,与实际序列相对应,这个叫做按需产生对象的虚拟序列。

2.迭代器

我们注意到,这一小节的标题中还有一个词叫做迭代器,他俩放在一起容易把人弄迷糊,他们之间的关系,相信你看完下面一段介绍就会很清楚了:

2.1.迭代器与可迭代对象的关系

可迭代对象支持内置函数iter,通过对可迭代对象调用iter函数,会返回一个迭代器,而“迭代器”支持内置函数next,通过不断对其调用next方法,会依次前进到序列中的下一个元素并将其返回,最后到达一系列结果的末尾时,会引发StopIteration异常。补充说明一点,对迭代器调用iter方法,则会返回迭代器自身。 代码片段:

L = [2,3,4]
I = iter(L)
print(iter(L))
print(I is L)
print(I is iter(I))

运行结果:

<list_iterator object at 0x00000000021E0978>
False
True

从这个例子中我们看到,通过iter函数将迭代对象转化成迭代器,而对迭代器调用iter函数,依然返回迭代器。

2.2.迭代过程演示

我们来完整的看看迭代过程是怎么实现的:当任何可迭代对象传入到for循环或其他迭代工具中进行遍历时,迭代工具都是先通过iter函数获得与可迭代对象对应的迭代器,然后再对迭代器调用next函数,不断的依次获取元素,并在捕捉到StopIteration异常时确定完成迭代,这就是完整的迭代过程。这也称之为“迭代协议”。

2.2.1.手动演示迭代协议

还是举例子说明,我们来模拟for循环如何处理内置可迭代对象-----内置类型列表L: 代码片段:

L = [2,3,4]
I = iter(L)
print(next(I))
print(next(I))
print(next(I))
print(next(I))

运行结果:

2
3
4
Traceback (most recent call last):
 File "E:/12homework/12homework.py", line 6, in <module>
print(next(I))
StopIteration

在这个手动模拟迭代的过程中,先把可迭代对象转换成迭代器,然后用next方法进行手动迭代,迭代到最后出现StopIteration异常退出

2.2.2.实际的自动迭代过程

与手动迭代的示例过程相对应,下面是用for循环进行自动迭代的过程,这个大家都很熟悉。 代码片段:

L = [2,3,4]
for x in L:
    print(x)

运行结果:

2
3
4

2.3.典型对象迭代举例

2.3.1.迭代文件对象

open函数返回的已打开的文件对象,也是可以一行一行的读取,直至文件结束,那很显然,他也是可迭代对象。代码片段:

f = open('myfile.txt')
print(f is iter(f))

运行结果:

True

从这个例子中我们可以看出,文件对象的迭代器就是他自己。即文件对象既是迭代器,又是可迭代对象。我们还是用上面的手动模拟迭代的方式来一探究竟: 代码片段:

f = open('myfile.txt')
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))

运行结果:

hello text file
goodbyt text file
hahahahah
Traceback (most recent call last):
 File "E:/12homework/12homework.py", line 5, in <module>
print(next(f))
StopIteration

对应的,直接用for循环来进行自动迭代: 代码片段:

f = open('myfile.txt')
for line in f:
    print(line, end='')

运行结果:

hello text file
goodbyt text file
Hahahahah

之前我们提到过,这是读取文件的最佳方式,首先是简单、运行速度快,并且从内存使用情况而言也是最好的。让我们对比一下较为原始的readlines方法: 代码片段:

f = open('myfile.txt')
for line in f.readlines():
    print(line, end='')

运行结果:

hello text file
goodbyt text file
Hahahahah

对比来看,虽然readlines方法在功能上可用,但从内存上来看,非常糟糕,他是一次性把整个文件加载到内存,如果文件太大,以至于计算机内存不够,甚至不能够工作。而我们的迭代器版本则不然,迭代器是按需,一次只读取一行,因此对内存爆炸问题有了很好的免疫。

2.3.2.迭代字典对象

文件和列表对象都是实际的序列,他所迭代的就是他的实际内容,那字典呢?字典也是一种可迭代对象,但是他的迭代器却比较特殊。我们看看手动模拟迭代过程的例子: 代码片段:

D = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
I = iter(D)
print(next(I))
print(next(I))
print(next(I))
print(next(I))

运行结果:

a
b
c
Traceback (most recent call last):
 File "E:/12homework/12homework.py", line 6, in <module>
print(next(I))
StopIteration

同样,在for循环中自动迭代的例子如下: 代码片段:

D = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
for k in D:
    print(k)

运行结果:

c
a
b

因此不难看出,字典也是一个可迭代对象,字典有一个迭代器,在迭代环境中,会每次自动地返回一个键

而需要补充的是,字典拥有不同视图的可迭代对象,这里就不详细一一展开了,看看几个例子,分别是各自不同视图下的可迭代对象和迭代器,他们也是一次产生一个结果项,而不是在内存中一次产生全部结果列表。 代码片段:

D = {'a':1,'b':2,'c':3}
print(D.keys())
print(iter(D.keys()))
print(D.values())
print(iter(D.values()))
print(D.items())
print(iter(D.items()))

运行结果:

dict_keys(['b', 'a', 'c'])
<dict_keyiterator object at 0x0000000002202958>
dict_values([2, 1, 3])
<dict_valueiterator object at 0x0000000002202958>
dict_items([('b', 2), ('a', 1), ('c', 3)])
<dict_itemiterator object at 0x00000000022029A8>

再举两个我们上一节提到的例子:range函数和enumerate函数

2.3.3.迭代range函数返回对象

range函数的返回值是一个可迭代对象,同理利用iter方法也可以得到他的迭代器 代码片段:

R = range(5)
I = iter(R)
print(R)
print(I)

运行结果:

range(0, 5)
<range_iterator object at 0x0000000002191A30>

2.3.4.迭代enumerate函数返回对象

enumerate方法返回的也是可迭代对象,他的迭代器就是他自身 代码片段:

E = enumerate('spam')
print(E)
print(iter(E))

运行结果:

<enumerate object at 0x00000000021F2558>
<enumerate object at 0x00000000021F2558>

可迭代对象按照需求,一次只返回一个结果,而不是一口气一次性的返回一个对象列表,因此我们必须把可迭代对象包裹在一个list调用中,从而才能一次性看到它们所有的值。 代码片段:

print(list(enumerate('spam')))

运行结果:

[(0, 's'), (1, 'p'), (2, 'a'), (3, 'm')]

由于篇幅有限,本文为作者酱油哥(清华大学计算机硕士,泰康资管/军工央企职场经历)原创编写的《Python核心基础教程》小册子中的一篇文章(节选),小册共分12小节。点击下面进入小册子,原创不易,欢迎订阅:

小册目录

第1节:深入剖析 Python 容器的使用方法

第2节:循环迭代与容器遍历用法解析

第3节:详解字符串常见用法

第4节:Python字符编码深入剖析及应用举例

第5节:Python文件操作用法探讨

第6节:Python 动态类型与对象拷贝机制分析

第7节:理顺可迭代对象、迭代器与迭代环境

第8节:生成器的使用技巧详解

第9节:函数的基本特征与变量作用域

第10节:函数参数的传递、修改、匹配与解包过程全解析

第11节:函数闭包与装饰器用法详解

第12节:异常的处理方式

原文发布于微信公众号 - Python中文社区(python-china)

原文发表时间:2018-07-27

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏更流畅、简洁的软件开发方式

静态变量 静态对象 静态函数和非静态函数的区别。(我的理解,大家看看对不对)

先明确一下 语言:asp.net C# 1、静态变量: static string str1 = "1234"; 2、静态对象 static SqlConn...

2325
来自专栏Coco的专栏

【优雅代码】深入浅出 妙用Javascript中apply、call、bind

902
来自专栏从零开始学 Web 前端

01 - JavaSE之基础及面向对象

byte(-128 ~ 127) short(-32768 ~ 32767) int(-2147483648 ~ 2147483647)

1734
来自专栏用户2442861的专栏

JAVA反射机制作用是什么

Java的反射机制是Java特性之一,反射机制是构建框架技术的基础所在。灵活掌握Java反射机制,对大家以后学习框架技术有很大的帮助。

1.4K2
来自专栏编程

Java中正则表达式分类及使用方法,分门别类,总结的很好

1、正则表达式是什么? 是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个语法规则的字符串的单个字符串。其实就是一种规则。有自己特殊的应用。 作用 : 比如注册邮箱 , 邮...

1955
来自专栏黄Java的地盘

正则表达式之进阶篇

本文主要通过介绍正则表达式中的一些进阶内容,让读者了解正则表达式在日常使用中用到的比较少但是又比较重要的一部分内容,从而让大家对正则表达式有一个更加深刻的认识。

1813
来自专栏C/C++基础

C++引用计数(reference counting)技术简介(3)

要想将引用计数施加到现有的实值对象Widget上,按照前面讨论的,都需要修改Winget类的源代码。但是,有时程序库的内容不是我们呢可以修改的,又该如何做呢?

761
来自专栏codingforever

经典算法巡礼(六) -- 排序之快速排序

快速排序正如她的名字,她是一种排序效率相当高的算法,而且可能是应用最广泛的排序算法了。快速排序流行的原因是她实现简单,适用于各种不同的输入数据且在一般应用中比其...

453
来自专栏nummy

python operator模块学习

operator模块是python中内置的操作符函数接口,它定义了一些算术和比较内置操作的函数。operator模块是用c实现的,所以执行速度比python代码...

822
来自专栏小樱的经验随笔

【Java学习笔记之三十三】详解Java中try,catch,finally的用法及分析

这一篇我们将会介绍java中try,catch,finally的用法 以下先给出try,catch用法: try {   //需要被检测的异常代码 } ca...

3999

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券