python的for循环，背后是什么原理？
原创
一、什么是 iterators（迭代器）？
大部分可以使用for关键字遍历的container都是iterator
for element in [1, 2, 3]:
print(element)
for element in (1, 2, 3):
print(element)
for key in {'one':1, 'two':2}:
print(key)
for char in "123":
print(char)
for line in open("myfile.txt"):
print(line, end='')这种访问方式清晰、简洁、方便。
其背后的原理是，for 语句对容器对象调用 iter()。该函数返回一个迭代器对象，该对象定义了 __next__() 方法，该方法一次访问一个容器中的元素。当没有更多元素时，__next__() 会引发一个 StopIteration 异常，它告诉 for 循环终止.
可以使用内置函数 next() 调用 __next__() 方法
>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
next(it)
StopIteration二、如何构造和调用 iterators？
对类添加 iterator 的行为，可以通过在类中定义 __iter__() 方法实现，该方法返回一个包含 __next__() 的对象；如果类已经定义 __next__()， __iter__() 可以返回 self
class Reverse:
"""Iterator for looping over a sequence backwards."""
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
... print(char)
...
m
a
p
s三、iterators 常用于哪些场景？
Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
根据这个特点，我们知道iterator可以表示一些无限大的序列，例如Fibonacci（斐波那契）数列，所有的质数。
注意：list、dict、str 等数据类型不是 Iterator，但可以通过 iter(obj) 转换成一个对象
>>> from collections.abc import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True四、iterators 实战
代理迭代
问题
你构建了一个自定义容器对象，里面包含有列表、元组或其他可迭代对象。 你想直接在你的这个新容器对象上执行迭代操作。
解决方案
class Node:
def __init__(self, value):
self._value = value
self._children = []
def __repr__(self):
return 'Node({!r})'.format(self._value)
def add_child(self, node):
self._children.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._children)
# Example
if __name__ == '__main__':
root = Node(0)
child1 = Node(1)
child2 = Node(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
# Outputs Node(1), Node(2)
for ch in root:
print(ch)实现迭代器协议
通过迭代实现深度优先遍历
class Node:
def __init__(self, value):
self._value = value
self._children = []
def __repr__(self):
return 'Node({!r})'.format(self._value)
def add_child(self, node):
self._children.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._children)
def depth_first(self):
yield self
for c in self:
yield from c.depth_first()
# Example
if __name__ == '__main__':
root = Node(0)
child1 = Node(1)
child2 = Node(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
child1.add_child(Node(3))
child1.add_child(Node(4))
child2.add_child(Node(5))
for ch in root.depth_first():
print(ch)
# Outputs Node(0), Node(1), Node(3), Node(4), Node(2), Node(5)在这段代码中，depth_first() 方法简单直观。 它首先返回自己本身并迭代每一个子节点并 通过调用子节点的 depth_first() 方法(使用 yield from 语句)返回对应元素。
参考
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。