可迭代对象和迭代器

for 循环是我们在 Python 里非常常用的一个语法,但你有没有思考过 for 循环是怎样实现的?

如果你以前接触过 C++,应该会知道类似 这样的写法,它定义了循环的执行条件以及每次循环结束后执行的语句,而 本身只起到让代码重复执行的作用,并没有什么额外的功能。这在 Python 中其实更像是 while 循环:

但 Python 里的 for 循环却不一样。使用 时,我们没有额外指定结束条件,也不需要一个用来计数的数值,甚至可以通过一个字符串进行循环。之所以可以这样,是因为 Python 中的迭代器(Iterator)以及可迭代对象(Iterable)

如果一个对象定义了 和 两个方法,它就是一个迭代器。对于迭代器来说,返回的是它自身 self, 则是返回迭代器中的下一个值,如果没有值了则抛出一个 的异常。关于这点,你可以想象成一个只进不退的标记位,每次调用 ,就会将标记往后移一个元素并返回,直到结束。

有了迭代器的概念之后,如果一个对象定义了 和方法,返回一个迭代器对象,那么它就是一个可迭代的对象

从表现上来说,一个对象可迭代,那么它就可以被 for 循环使用。比如我们经常用到的 list、dict、str 等类型,都是可迭代的,所以也就可以通过 for 循环进行遍历,或者更准确的说:被迭代。

有一点绕,我们再来理一理迭代器(Iterator)和可迭代(Iterable)这两个的差别:

一个迭代器一定是可迭代对象,因为它一定有 方法。反过来则不成立。(事实上,Iterator 就是 Iterable 的子类)

迭代器的 方法返回的是自身,并不产生新实例。而可迭代对象的 方法通常会生成一个新的迭代器对象。

、 分别对应于 Python 的内置函数 和 :比如 就相当于 。

所以关于上述两点,我们可以有以下的例子来验证:

迭代器和可迭代之间的继承关系。

方法返回值的区别。id 相同代表是同一个实例。

明白了上述的概念之后,for 循环的实现就好理解了:

首先 for 循环会调用可迭代对象的 方法,获取相应的迭代器

每次循环,将迭代器的 方法的返回值赋值给循环变量

直到捕获迭代器抛出的 异常,循环结束

再来看个例子:

思考题:想一想为什么迭代器 aListIter 被 for 循环迭代第二次的时候就没有输出了?

既然 方法可以自己定义,我们也可以自己实现一个迭代器。比如要输出一个斐波那契数列(每一位数值都是前两位数值之和,原题回复关键字906),通常的做法是循环,“高级”一点的做法是递归。但我们也可以直接写一个斐波那契迭代器:

输出:

这个例子中,我们并没有保存一个序列,只是定义了一种规则,就也可以被迭代。

使用迭代器的好处在于:它是一种延迟操作,即当需要用到的时候才去产生结果。比如对于一个序列来说,如果我们要遍历它,并不需要再一开始就把所有元素都生成好,而是只需要知道每个元素的下一个元素是什么就可以了。这样可以节省很多空间,尤其对于数量很大的集合来说。

如果你不懂迭代器的概念,并不影响在代码中使用 for 循环。但了解之后,你会对代码理解得更透彻,同时这也是为我们后面要讲到的生成器做铺垫。

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