python中的迭代器

我线看一个例子来理解一下迭代器工作的原理:

for i in seq:
    do_something(i)

#实际上是这样工作的:

fetch = iter(seq)

while True:
    try:
        i = fetch.next()
    except StopIteration:
        break
    do_something(i)
        


当然,这些是for循环自动调用迭代器的next方法的以及监视StopIteration异常的。

 

另外除了列表,元组等序列,字典、文件也是可迭代的。

字典迭代会遍历它的键(key)的。

文件迭代会自动调用readline()方法的。比如文件名为:test.txt ,通过一下语句:

>>> myfile = open('d://TestFile//test.txt')
>>> for eachline in myfile:
	print eachline


就可以打印文件每行内容了。

 

不过,在迭代可变对象的时候改变他们不是个好主意,一个序列的迭代器指示记录了你当前达到多少个元素,

所以迭代器时改变了元素(如删除),更新会立即反映到你所迭代的条目。

 

### 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) ``` ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值