Python中的迭代器

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迭代器

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迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合中第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器的两个方法:
iter()方法:返回迭代器对象本身
next()方法:返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常。
对于可迭代对象,可以使用内建函数iter()来获取它的迭代器对象:

list=[1,2]
iter=iter(list)
print iter.next()
print iter.next()
print iter.next()

打印出:
1
2
Traceback (most recent call last):
File “C:/Users/Administrator/Desktop/iter3.py”, line 5, in
print iter.next()
StopIteration

自定义迭代器

下面定义了一个MyRange类,这个类型中实现了iter()方法,通过这个方法返回对象本身作为迭代器对象;同时,实现了next()方法用来获取容器中的下一个元素,当没有可访问元素后,就抛出StopIteration异常。

class MyRange(object):
    def __init__(self,n):
        self.idx=0
        self.n=n
    def __iter__(self):
        return self
    def next(self):
        if self.idx<self.n:
            val=self.idx
            self.idx+=1
            return val
        else:
            raise StopIteration()
if __name__=="__main__":
    myRange=MyRange(3)
    for i in myRange:
       print i

打印结果为:
0
1
2
因为myRange这个对象就是一个可迭代对象,同时它本身也是一个迭代器对象,所以就出现了问题,他没有办法支持多次迭代,例如:

class MyRange(object):
    def __init__(self,n):
        self.idx=0
        self.n=n
    def __iter__(self):
        return self
    def next(self):
        if self.idx<self.n:
            val=self.idx
            self.idx+=1
            return val
        else:
            raise StopIteration()
if __name__=="__main__":
    myRange=MyRange(3)
    print myRange is iter(myRange)
    print [i for i in myRange]
    print [i for i in myRange]

打印结果为:
True
[0, 1, 2]
[]
为了解决上面的问题,可以分别定义可迭代类型对象和迭代器类型对象;然后可迭代类型对象的iter()方法可以获得一个迭代器类型的对象。

class Zrange:
    def __init__(self,n):
        self.n=n
    def __iter__(self):
        return MyRange(self.n)


class MyRange(object):
    def __init__(self,n):
        self.idx=0
        self.n=n
    def __iter__(self):
        return self
    def next(self):
        if self.idx<self.n:
            val=self.idx
            self.idx+=1
            return val
        else:
            raise StopIteration()
if __name__=="__main__":
    zrange=Zrange(3)
    print zrange is iter(zrange)
    print [i for i in zrange]
    print [i for i in zrange]

打印结果为:
False
[0, 1, 2]
[0, 1, 2]

### Python迭代器的意义和作用 #### 迭代器的概念 迭代器是一种遵循特定协议的对象,它允许用户逐步访问容器中的元素而不暴露底层数据结构[^1]。这种设计使得程序能够在不加载整个数据集的情况下逐项处理大量或动态生成的数据。 --- #### 意义 1. **抽象化访问细节**: - 通过统一接口(即 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法),隐藏了不同数据类型的内部实现差异,简化了编程模型。 2. **节省内存资源**: - 不需要一次性将所有数据载入内存即可完成遍历操作,这对于大数据量尤其重要[^3]。 3. **支持惰性求值**: - 数据可以在实际请求时才被计算出来而不是预先准备好,这提高了效率并减少了不必要的开销。 4. **增强灵活性**: - 可以轻松地构建复杂的循环逻辑以及自定义控制流程,比如过滤、映射等功能都可以基于基础迭代器扩展而成。 --- #### 作用 1. **提供标准化的遍历方法**: - 所有实现了迭代器协议的对象都能够无缝融入标准库函数以及其他依赖于迭代能力的功能模块之中[^2]。 2. **促进代码重用性和可维护性**: - 开发者只需专注于定义好单一职责的小型组件——也就是各个独立工作的迭代源;之后就可以灵活组合这些基本单元来解决更加复杂的问题。 3. **便于与其他高级特性集成**: - 结合生成表达式、推导式等现代Python特性能进一步提升开发体验与运行效能。 4. **适用于多种应用场景**: - 包括但不限于文件读写、网络通信、数据库查询结果解析等领域均广泛采用迭代技术优化交互过程[^4]。 --- ```python # 示例:使用迭代器遍历列表 class MyIterator: def __init__(self, iterable): self.iterable = iterable self.index = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.index >= len(self.iterable): raise StopIteration value = self.iterable[self.index] self.index += 1 return value my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_iterator = MyIterator(my_list) for item in my_iterator: print(item) ``` ---
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