python迭代器資料整理

Muninn 發(fā)布于2019-07-25 10:37 / 3483人閱讀

摘要：滿足以上要求的對(duì)象，就是迭代器。其中，必需返回一個(gè)迭代器對(duì)象，則負(fù)責(zé)迭代邏輯并在迭代完畢時(shí)觸發(fā)異常?？梢栽诒闅v迭代器的時(shí)候，加入一個(gè)判斷語句，避免無法多次迭代的情況發(fā)生參考資料官網(wǎng)迭代器文檔

什么是迭代器 相關(guān)概念定義 迭代器（Iterator）：

滿足迭代協(xié)議的對(duì)象就是迭代器
iterator就是實(shí)現(xiàn)了Iteration Protocol的對(duì)象，這類對(duì)象都支持循環(huán)遍歷的操作（for／while／支持迭代的函數(shù)list() sum()...）。

迭代協(xié)議（Iteration Protocol）：

內(nèi)建函數(shù)iter()接收一個(gè)可迭代對(duì)象，并返回一個(gè)可迭代對(duì)象.
每次將這個(gè)可迭代對(duì)象傳遞給next()函數(shù)，都會(huì)返回它所包含的下一個(gè)元素，當(dāng)?shù)曜詈笠粋€(gè)元素時(shí)，就會(huì)觸發(fā)StopIteration異常。

>>> x = iter([1, 2, 3])
>>> x

>>> next(x)
1
>>> next(x)
2
>>> next(x)
3
>>> next(x)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

滿足以上要求的對(duì)象，就是迭代器。

迭代隱含的操作

在每次的迭代語句中，python都會(huì)按照迭代協(xié)議去對(duì)迭代器進(jìn)行迭代。其實(shí)，在實(shí)際執(zhí)行中，python會(huì)進(jìn)行一些其他的操作：

將需要迭代的對(duì)象作為參數(shù)傳遞給iter函數(shù)

iter返回一個(gè)迭代器對(duì)象

每次循環(huán)則將返回的迭代器對(duì)象傳遞給next函數(shù)

循環(huán)至最后一個(gè)元素，觸發(fā)StopIteration

以for語句為例：
當(dāng)我們?cè)赑ython中執(zhí)行循環(huán)語句for i in foo的時(shí)候，其背后的操作是：

foo = iter(foo)

next(foo)

next(foo)在python3中執(zhí)行的是：foo.__next__()，在python2中則是：foo.next()

迭代器的實(shí)現(xiàn)

迭代器是用class來實(shí)現(xiàn)的。其中必需實(shí)現(xiàn)的有兩個(gè)方法：__iter__、next(python2)/__next__(python3)。其中，__iter__必需返回一個(gè)迭代器對(duì)象，next則負(fù)責(zé)迭代邏輯并在迭代完畢時(shí)觸發(fā)異常。

如下：

def Iter(object)
    def __init__(self):
        pass
    def __iter__(self):
        pass
    def __next__(self):    # python3
        pass
    def next(self):        # python2
        pass

迭代器的特殊情況 迭代器的__iter__返回self

迭代器的__iter__方法需要返回的是一個(gè)具有next方法的可迭代對(duì)象。如果當(dāng)__iter__返回的是self的話，就會(huì)產(chǎn)生其他意想不到的效果。

class yrange:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        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()
            
class zrange:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n

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

執(zhí)行結(jié)果：

>>> y = yrange(5)
>>> list(y)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(y)
[]
>>> z = zrange(5)
>>> list(z)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(z)
[0, 1, 2, 3, 4]

在yrange中，iter返回的是self，在執(zhí)行list(y)時(shí)iter返回的都是同一個(gè)self，所以再次調(diào)用list(y)時(shí)只會(huì)觸發(fā)結(jié)束迭代異常，列表中并無內(nèi)容。
而在zrange中，每次執(zhí)行list(z)時(shí)，iter都是返回一個(gè)新的迭代器zrange(self.n)，所以每次執(zhí)行list(z)都得到完整的元素。

生成器的迭代

通常，對(duì)于數(shù)據(jù)量特別大的序列，我們會(huì)用生成器generator來代替容器對(duì)象container，這樣可以利用lazy evaluable來節(jié)省內(nèi)存開銷。值得注意的是，生成器也是一個(gè)只能迭代一次的迭代器。

def grange(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

執(zhí)行結(jié)果：

>>> glist = grange(10)
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(glist)
[]

如果是利用便捷的生成器表達(dá)式也是一樣：

>>> alist = (i for i in range(10))
>>> list(alist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(alist)
[]

要解決這個(gè)問題，可以將迭代器和生成器組合使用：

class Grange(object):
    def __init__(self, n):
        self.n = n
    
    def __iter__(self):
        for i in range(self.n):
            yield i

結(jié)果：

>>> glist = Grange(10)
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

值得注意的是，平常我們利用到生成器的地方都是數(shù)據(jù)量特別大的情況，這個(gè)時(shí)候，其實(shí)應(yīng)該盡量避免多次迭代生成器。我想這應(yīng)該也是python沒有支持對(duì)生成器多次迭代的特性的原因。

編程建議

在實(shí)際的編程中，往往需要在函數(shù)中多次迭代一個(gè)序列，如果這個(gè)序列是調(diào)用API得到的，而你又不能保證它是沒有陷阱的迭代器時(shí)?？梢栽诒闅v迭代器的時(shí)候，加入一個(gè)判斷語句，避免無法多次迭代的情況發(fā)生：

def iterator_checker(iterator):
    assert iter(iterator) is not iter(iterator), "iter() return self"

參考資料

python官網(wǎng)迭代器文檔

python practice book

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