Python 拓展之迭代器

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写在之前

今天来讲讲「迭代器」的内容,其实已经拖了好多天了,感觉再不写就要忘记了。「迭代」相信对你来说已经不陌生了,我前面曾经专门用一篇文章来讲,如果你已经没有什么印象的话,就再点进去看看(零基础学习 Python 之初识迭代)。

迭代器

首先我们先来看一种检查是否可迭代的方法:

>>> hasattr(list,'__iter__')
True

可以用上面的这种方法检查已经学习过的其他默认类型的对象,比如字符串,列表,字典等是否是可迭代的。

__iter__() 是一个特殊方法,它是迭代规则的基础,有了它,就说明对象是可迭代的。跟迭代有关的一个内建函数 iter(),这个函数我们在之前的文章中介绍过,它返回的是一个迭代器对象,比如像下面这样:

>>> list1 = [1,2,3,4]
>>> iter_list = iter(list1)
>>> iter_list
<list_iterator object at 0x00000000021CE438>

从上述代码的结果可以看出,iter_list 引用的是迭代器对象。那么在这里有一个问题,iter_list 和 list1 有区别吗?我们来试一下:

>>> hasattr(list1,'__iter__')
True
>>> hasattr(iter_list,'__iter__')
True

从上面看出它们都有 __iter__,说明它们都是可迭代的。

>>> hasattr(list1,"__next__")
False
>>> hasattr(iter_list,"__next__")
True

我们把像 iter_list 所引用的对象那样,称之为「迭代器对象」。显而易见的是,迭代器对象必然是可迭代的,反正则不一定。且 Python 中迭代器对象实现的是 __next__() 方法。

为了体现一下 Python 在这的强大之处,我们先来写一个迭代器对象:

class MyRange:
    def __init__(self,n):
        self.i = 1
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.i <= self.n:
            i = self.i
            self.i += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()

if __name__ == "__main__":
    x = MyRange(5)
    print([i for i in x])

上述代码的运行结果如下所示:

[1,2,3,4,5]

上述的代码仿写了类似 range() 的类,但是与 range() 又有所不同,除了结果不同以外还包括以下 2 点:

1.__iter__() 是类中的核心,它返回了迭代器的本身,一个实现了 __iter__() 方法的对象,就意味着它是可迭代的。

2.实现了 __next__() 方法,从而使得这个对象是迭代器对象。

接下来我们来看看 range() 本身:

>>> a = range(5)
>>> hasattr(a,'__iter__')
True
>>> hasattr(a,'__next__')
False
>>> print(a)
range(0, 5)

由上面我们就可以看出,其实我们所写的类和 range() 本身还是有很大区别的。

通过上面的内容和我们之前的文章对迭代的讲述,下面我们对迭代器做一个概括:

1.在 Python 中,迭代器是遵循迭代协议的对象。我们可以使用 iter() 从任何序列得到迭代器(exp: list,turple,set and so on)。

2.当自己编写迭代器的类的时候,其中实现 __iter__() 和 __next__() 方法,如果没有元素的话,会引发 StopIteration 异常。

3.如果有很多值的话,列表会占用太多的内存,而迭代器则占用的更少,它从第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束,只能向前冲,不能后退。

迭代器不仅仅是实用而已,而且也非常的有趣,让我们来看下面的操作:

>>> list1 = [x**x for x in range(3)]
>>> list1
[1, 1, 4]
>>> for i in list1:print(i)
...
1
1
4
>>> for i in list1:print(i)
...
1
1
4

我们在上面重复两次调用列表 list1 进行循环,都是能正常进行的,这个列表相当于一个可以长久使用的东西,可以重复使用。

在 Python 中,除了列表解析式以外,还可以做成元组解析式,方法也是非常的简单:

>>> tuple1 = (x**x for x in range(3))
>>> tuple1
<generator object <genexpr> at 0x0000000001DF16D8>
>>> for i in tuple1:print(i)
...
1
1
4
>>> for i in tuple1:print(i)
...

对于 tuple1,我们可以看到它是一个 generator 对象,关于这个是啥我们先不管,后面我会单独来说的。当我们把它用到循环中的时候,它明显是个一次性用品,再次使用的时候它就什么也不显示了。

>>> type(list1)
<class 'list'>
>>> type(tuple1)
<class 'generator'>

由上面可以看出,list1 和 tuple1 是两种不同的对象,它们之间的区别不仅仅是 tuple1 是一个元组这么简单,它还是 generator。其它的我们先不管,你可以尝试一下在交互模式下输入 dir(tuple1),查看它是否有 __iter__ 和 __next__,我可以先告诉你,是有的。

既然是有的,那么 tuple1 引用的就是一个迭代器的对象,它的 __next__() 方法促使它只能向前。

写在之后

迭代器到这就写完了,从内容来看迭代器确实有其过人之处,但是它不是万能的,比如它只能向前,不能回退。还有一个是迭代器并不适合在多线程的环境中对可变集合使用,现在这个东西看起来可能还是有点困难,如果以后有机会写多线程的话,再做解释。

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The end。

本文分享自微信公众号 - Python空间(Devtogether)

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原始发表时间:2018-08-29

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