弄懂这 5 个问题，拿下 Python 迭代器！
弄懂这 5 个问题，拿下 Python 迭代器！
double
发布于 2020-09-23 14:30:06
发布于 2020-09-23 14:30:06
按照施工计划，该到迭代器部分。
本篇专题写作思路，由几个问题，逐步讨论迭代器存在的价值、使用的方法、以及如何转化为自身武器并真正用到日常Python中。
第一个问题：什么是迭代器？
迭代器，英文 Iterator，它首先是个对象，其次它是访问可迭代序列(Iterable)的一种方式。通常其从序列的第一个元素开始访问，直到所有的元素都被访问才结束。
迭代器又是一个特殊的对象，特殊在于它必须实现两个方法：__iter__和__next__.
第二个问题：为什么要有迭代器？
迭代器存在的一个最重要价值：节省内存，这在小数据量时无足轻重。
但是，当数据量大或者对程序要求性能高时，它的价值凸显。
第三个问题：迭代器怎么节省内存了？
只知道使用迭代器能节省内存，但却不知道怎么使用才能节省内存，下面就来回答这个问题。
首先创建一个list:
In [1]: a=[1,3,5,9,10]
其次，列表内每个元素+1，创建一个新列表
In [2]: a1 = [i+1 for i in a]
依次打印a1中每个元素：
In [8]: for i in a1:
...: print(i)
上面操作等价于：
a1 = []
for i in a:
a1.append(i+1)
for i in a1:
print(i)
空间复杂度为 O(n)，n为列表a内元素个数。
但是，使用迭代器实现上面的元素+1并打印的空间复杂度是多少呢？
ait = (i+1 for i in a) # 得到生成器，也是一种特殊的迭代器
for i in ait:
print(i)
上面操作等价于：
for i in a:
print(i+1)
不需要额外空间，所以使用迭代器加1并打印的空间复杂度为O(1).
结论：迭代器更加节省空间！
第四个问题：如何自定义一个迭代器？
上面说过，迭代器对象必须要实现两个方法，为了更加具体，我们演示如何自定义一个迭代器。
自定义一个迭代器，实现斐波那契数列：
#斐波那契数列
class Fabs():
def __init__(self,max):
self.max=max
self.n,self.a,self.b=0,0,1
#定义__iter__方法
def __iter__(self):
return self
#定义__next__方法
def __next__(self):
if self.n<self.max:
tmp=self.b
self.a,self.b=self.b,self.a+self.b
self.n+=1
return tmp
raise StopIteration
使用这个迭代器，打印斐波那契数列前10项：
In [13]: for item in Fabs(10):
...: print(item,end=' ')
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
第五个问题：迭代器使用有哪些注意事项？
迭代器只能前进不能回退！
也就是说一旦迭代结束，要想再使用此迭代器对象从头开始遍历元素，将是不可行的！
In [14]: a=iter([1,4,5])
In [16]: next(a)
Out[16]: 1
In [17]: next(a)
Out[17]: 4
In [18]: next(a)
Out[18]: 5
# 要想再使用此迭代器对象从头开始遍历元素，将是不可行的！
In [19]: next(a)
# 抛出异常：StopIteration:
使用内置函数iter，可将Iterable序列转化为迭代器。
最后总结：
- 第一个问题：什么是迭代器？
- 第二个问题：为什么要有迭代器？
- 第三个问题：迭代器怎么节省内存了？
- 第四个问题：如何自定义一个迭代器？
- 第五个问题：迭代器使用有哪些注意事项？
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原始发表：2020-09-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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