Python 迭代器

在了解迭代器之前,我们需要明确一个概念--可迭代对象。什么是可迭代对象,在Python中能够使用for...in...来进行遍历的对象都可以称为可迭代对象。

一、可迭代对象与不可迭代对象

如何判断一个对象是否是可迭代对象(即能否用for...in...循环来遍历),可以通过

isinstance(obj, Iterable)方法进行判断

#  判断一个对象是否是可迭代对象:
#  导入Iterable
from collections.abc import Iterable 
   
# 判断一个字典是否是可迭代对象
d = {"name": "hhh", "age": "122"}
print(isinstance(d, Iterable))

>> True

常见的可迭代对象有:列表、元组、字符串、字典

常见的不可迭代对象有:整数、浮点数

二、迭代器

了解了可迭代对象,那么什么是迭代器呢?二者之间又有什么关系呢?

迭代器是一种特别的对象,它可以记住遍历对象的位置,它的特点是从集合的第一个元素开始访问,直到所有元素访问完结束。

不同于可迭代对象,迭代器对象不仅可以通过for...in...循环来遍历,还能通过next()来获取下一个元素。同时,可迭代对象可以通过Iter()方法将自己转变为迭代器对象,也就是说迭代器一定是可迭代对象,可迭代对象不一定是迭代器。

若是直接对可迭代对象使用next()遍历会有什么结果呢?如下:

    test_l = [1, 2, 5]
    print(next(test_l))

 那么对于迭代器对象呢?使用for循环与next()都获取元素,不同的是next()方法一次只能获取一个,若是取完后再取,则此时会抛出StopIteration异常。

test_l = [1, 2, 3, 4]

# 获取可迭代对象的迭代器对象
Iter = iter(test_l)

# 使用for循环来遍历迭代器对象
for i in Iter:
    print(i)

>> 1
>> 2
>> 3
>> 4

# 使用next()方法来遍历
print(next(Iter))
>> 1

三、迭代器对象的本质及自定义迭代器 

实现迭代器的关键是__iter__()和__next__()方法,如果一个类中实现了__iter__方法,则该类创建出来的对象就是可迭代对象;如果一个类中同时实现了__iter__()和__next__()方法,那么该类创建出来的对象就是迭代器对象。

当对一个可迭代对象调用iter()函数时,它会自动调用这个可迭代对象的__iter__()方法,这个方法返回的对象当做迭代器
当对一个迭代器对象调用next()函数时,它会自动调用这个迭代器对象的__next__()方法,这个方法返回想要的下一个数据

知道了迭代器对象的本质,我们就可以自定义一个类来生成迭代器对象:

# 自定义类实现迭代器
class SelfListIterable:
    def __init__(self):
        self.ls = []
        self.current = 0

    def add(self, ele):
        self.ls.append(ele)

    def __iter__(self):
        # __iter__方法的作用:标记当前类创建出来的对象是可迭代对象;返回指定的迭代器
        # myiterator = SelfIeterator(self)  # 迭代器
        return self

    def __next__(self):
        # __next__方法作用:标记当前类创建出来的对象是迭代器(前提是必须先有__iter__方法)
        # 当调用next()函数时这个方法会被自动调用,它返回一个数据
        # print(self.current, len(self.ls))
        if self.current < len(self.ls):
            ele = self.ls[self.current]
            self.current += 1
            return ele
        else:
            raise StopIteration

# 实例化一个对象
mylist = SelfListIterable()  
mylist.add(23)
mylist.add(45)

print("mylist是否是可迭代对象: %s"%(isinstance(mylist, Iterable)))
>>mylist是否是可迭代对象: True

print("mylist是否是迭代器: %s"%(isinstance(mylist, Itertor)))
>>mylist是否是迭代器对象: True

### Python 迭代器的概念及用法 #### 什么是迭代器迭代器是一种可以记住遍历位置的对象。它通过实现 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法遵循迭代器协议[^2]。`__iter__()` 返回迭代器本身,而 `__next__()` 则返回容器中的下一个项目。 #### 如何创建和使用迭代器? 可以通过内置函数 `iter()` 创建一个迭代器对象,并使用 `next()` 函数获取其下一个值。当没有更多数据可供提取时,会抛出 `StopIteration` 异常。 以下是具体的例子: ```python # 定义一个简单的列表并将其转换为迭代器 my_list = [1, 2, 3, 4] iterator = iter(my_list) # 获取迭代器的下一个元素 print(next(iterator)) # 输出: 1 print(next(iterator)) # 输出: 2 ``` 如果尝试访问超出范围的元素,则会发生异常: ```python try: while True: element = next(iterator) print(element) except StopIteration: pass # 当迭代完成时捕获异常 ``` #### 自定义迭代器类 还可以自定义支持迭代功能的类。下面是一个计数器的例子: ```python class Counter: def __init__(self, low, high): self.current = low self.high = high def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current > self.high: raise StopIteration else: self.current += 1 return self.current - 1 counter = Counter(0, 5) for num in counter: print(num) # 输出从0到5的一系列整数 ``` 以上代码展示了如何构建自己的迭代器以及如何利用循环结构自动处理 `StopIteration` 的情况[^3]。 #### 总结 迭代器不仅简化了复杂集合类型的访问逻辑,而且对于大数据量或者流式数据场景下尤其重要,因为它允许逐项读取而不必一次性加载整个序列至内存中[^1]。
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