Python淺析迭代器Iterator的使用

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前言

當我們需要對列表（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）的元素進行遍歷時，其實Python內部都是啟動迭代器來完成操作的。

迭代器（Iterator）並非Python獨有的，在C++和Java中也出現瞭此概念。迭代器可以幫助我們解決面對復雜的數據場景時，快速簡便的獲取數據。

迭代器是什麼

迭代器是訪問集合的一種方式。

迭代器是一個可以記住遍歷位置的對象。

迭代器從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完才結束。

迭代器隻能往往前，不能後退。

我們已經知道，可以直接作用於for循環的數據類型有以下幾種：

一類是集合數據類型：如：list，tuple，dict，set，str等；

一類是generator，包括生成器和yield的generator function。

這些可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象：Iterable.

那麼怎麼判斷一組數據是不是Iterable對象呢？

可以使用instance（）判斷一個對象是否是Iterable對象。

from collections.abc import Iterable 
print(isinstance([1], Iterable))  # True
print(isinstance({0, 1}, Iterable))  # True
print(isinstance((1, ''), Iterable))  # True
print(isinstance({1: 10}, Iterable))  # True
print(isinstance((i for i in range(10)), Iterable))  # True
print(isinstance(10, Iterable))  # False
'''

⽣成器不但可以作⽤於 for 循環，還可以被 next() 函數不斷調⽤並返回下⼀個值，直到最後拋出 StopIteration 錯 誤表示⽆法繼續返回下⼀個值瞭。

可以被next()函數調⽤並不斷返回下⼀個值的對象稱為迭代器：Iterator。

可以使⽤ isinstance() 判斷⼀個對象是 否是Iterator 對象，這裡就產生一個疑問瞭，生成器都是 Iterator 對象， list 、 dict 、 str 是不是 Iterator ？為什麼？。

list 、 dict 、 str 不是 Iterator ，因為Python的 Iterator 對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以 被 next() 函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出 StopIteration 錯誤。

可以把這個數據流看做 是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，隻能不斷通過 next() 函數實現按需計算下一個數據，所以Iterator 的計算是惰性的，隻有在需要返回下一個數據時它才會計算。

Iterator 甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的 那我們還可以通過 isinstance() 來判斷是否是 Iterator 對象

註意 Iterator 對象和 Iterable 對象，一個是迭代器，一個是可迭代對象

from collections.abc import Iterator
print(isinstance((i for i in range(10) if i % 2 == 0), Iterator))  # True
print(isinstance([], Iterator))  # False
print(isinstance({}, Iterator))  # False
print(isinstance('abc', Iterator))  # False

但是可以將 list 、 dict 、 str 等 Iterable 變成 Iterator，這裡我們可以使用 iter() 函數

代碼：

print(isinstance(iter([]), Iterator))  # True
print(isinstance(iter({}), Iterator))  # True
print(isinstance(iter('abc'), Iterator))  # True

所有可以作用於for循環的對象都是Iterable類型；

可以作用於next（）函數的對象都是Ttreator類型，他們表示一個惰性計算序列；

集合數據類型list，dict，str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter（）函數獲得一個Iterator對象。

自定義迭代器

class Myiter:
    def __init__(self,times):
        self.times = times
    def __iter__(self):
        self.n = 0
        return self
    def __next__(self):
        if self.n <= self.times:
           result = 3 ** self.n
            self.n += 1
            return result
        else:
            raise StopIteration
data = Myiter(4)
it = iter(data)
# 第1次
print(next(it))
# 第2次
print(next(it))
# 第3次
print(next(it))
# 第4次
print(next(it))
# 第5次
print(next(it))
# 第6次，超出范圍觸發StopIteration
print(next(it))
...
1
3
9
27
81
Traceback (most recent call last):
  File "E:\workspace\uiat\cookbooks\tester.py", line 67, in <module>
    print(next(it))
  File "E:\workspace\uiat\cookbooks\tester.py", line 51, in __next__
    raise StopIteration
StopIteration
...
  • 創建的對象/類需要實現 __iter__() 和 __next__()兩個方法即可作為迭代器
  • 迭代器中__iter__()返回迭代器本身方法
  • 迭代器中__next__()方法允許進行其他操作，但是必須返回迭代器的下一項
  • 為瞭防止迭代永遠進行下去，Python提供stopIterator語句，終止迭代

到此這篇關於Python淺析迭代器Iterator的使用的文章就介紹到這瞭,更多相關Python Iterator內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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