python中的Iterator和Iterable

最新推荐文章于 2025-06-29 08:13:05 发布

hsc_1

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分类专栏： python

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本文深入探讨了Python中迭代器的概念，包括内置函数iter()和next()的工作原理，以及如何通过__iter__()和__next__()方法实现自定义迭代器。此外，还介绍了生成器函数和yield关键字的使用。

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内置函数iter()仅仅是调用了对象的__iter__()方法，所以list对象内部一定存在方法__iter__()
内置函数next()仅仅是调用了对象的__next__()方法，所以list对象内部一定不存在方法__next__()，但是Itrator中一定存在这个方法。
for循环内部事实上就是先调用iter()把Iterable变成Iterator在进行循环迭代的。

class Fab(object):
    def __init__(self,max):
        self.max=max
        self.n,self.a,self.b=0,0,1
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.n<self.max:
            r=self.b
            self.a,self.b=self.b,self.a+self.b
            self.n+=1
            return r
        raise StopIteration()

而对上个类的更简洁的描述，是使用yield

def fab(max):
    n,a,b=0,0,1
    while n<max:
        yield b
        a,b=b,a+b
        n+=1

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

def read_file(fpath): 
   BLOCK_SIZE = 1024 
   with open(fpath, 'rb') as f: 
       while True: 
           block = f.read(BLOCK_SIZE) 
           if block: 
               yield block 
           else: 
               return