为什么range不是迭代器?range到底是什么类型?

迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种(之一),在 Python 中随处可见它的身影,我们经常用到它,但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中(链接见文末),我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的,还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。

在系统学习迭代器之前,我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的,现在却突然发现,它生成的只是可迭代对象,而并不是迭代器! (PS:Python2 中 range() 生成的是列表,本文基于Python3,生成的是可迭代对象)

于是,我有了这样的疑问:为什么 range() 不生成迭代器呢?在查找答案的过程中,我发现自己对 range 类型的认识存在一些误区。因此,本文将和大家全面地认识一下 range ,期待与你共同学习进步。

1、range() 是什么?

它的语法:range(start, stop [,step]) ;start 指的是计数起始值,默认是 0;stop 指的是计数结束值,但不包括 stop ;step 是步长,默认为 1,不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。

>>> a = range(5)  # 即 range(0,5)
>>> a
range(0, 5)
>>> len(a)
5
>>> for x in a:
>>>     print(x,end=" ")
0 1 2 3 4
复制代码

对于 range() 函数,有几个注意点:(1)它表示的是左闭右开区间;(2)它接收的参数必须是整数,可以是负数,但不能是浮点数等其它类型;(3)它是不可变的序列类型,可以进行判断元素、查找元素、切片等操作,但不能修改元素;(4)它是可迭代对象,却不是迭代器。

# (1)左闭右开
>>> for i in range(3, 6):
>>>     print(i,end=" ")
3 4 5

# (2)参数类型
>>> for i in range(-8, -2, 2):
>>>     print(i,end=" ")
-8 -6 -4
>>> range(2.2)
----------------------------
TypeError    Traceback (most recent call last)
...
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

# (3)序列操作
>>> b = range(1,10)
>>> b[0]
1
>>> b[:-3]
range(1, 7)
>>> b[0] = 2
TypeError  Traceback (most recent call last)
...
TypeError: 'range' object does not support item assignment

# (4)不是迭代器
>>> hasattr(range(3),'__iter__')
True
>>> hasattr(range(3),'__next__')
False
>>> hasattr(iter(range(3)),'__next__')
True
复制代码

2、 为什么range()不生产迭代器?

可以获得迭代器的内置方法很多,例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等,但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了(若有反例,欢迎告知)。这就是我存在知识误区的地方。

在 for-循环 遍历时,可迭代对象与迭代器的性能是一样的,即它们都是惰性求值的,在空间复杂度与时间复杂度上并无差异。我曾概括过两者的差别是“一同两不同”:相同的是都可惰性迭代,不同的是可迭代对象不支持自遍历(即next()方法),而迭代器本身不支持切片(即__getitem__() 方法)。

虽然有这些差别,但很难得出结论说它们哪个更优。现在微妙之处就在于,为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器,偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢?把它们都统一起来,不是更好么?

事实上,Pyhton 为了规范性就干过不少这种事,例如,Python2 中有 range() 和 xrange() 两种方法,而 Python3 就干掉了其中一种,还用了“李代桃僵”法。为什么不更规范点,令 range() 生成的是迭代器呢?

关于这个问题,我没找到官方解释,以下纯属个人观点

zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数,是对它们的一种再加工的过程,因此也希望马上产出确定的结果来,所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处,即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候,作为结果的迭代器因为是消耗型的,不会被错误地使用。

而 range() 方法就不同了,它接收的参数不是可迭代对象,本身是一种初次加工的过程,所以设计它为可迭代对象,既可以直接使用,也可以用于其它再加工用途。例如,zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。

>>> for i in zip(range(1,6,2), range(2,7,2)):
>>>    print(i, end="")
(1, 2)(3, 4)(5, 6)
复制代码

也就是说,range() 方法作为一种初级生产者,它生产的原料本身就有很大用途,早早把它变为迭代器的话,无疑是一种画蛇添足的行为。

对于这种解读,你是否觉得有道理呢?欢迎就这个话题与我探讨。

3、range 类型是什么?

以上是我对“为什么range()不产生迭代器”的一种解答。顺着这个思路,我研究了一下它产生的 range 对象,一研究就发现,这个 range 对象也并不简单。

首先奇怪的一点就是,它竟然是不可变序列!我从未注意过这一点。虽然说,我从未想过修改 range() 的值,但这一不可修改的特性还是令我惊讶。

翻看文档,官方是这样明确划分的——有三种基本的序列类型:列表、元组和范围(range)对象。(There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.)

这我倒一直没注意,原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列!我一直记挂着字符串是不可变的序列类型,不曾想,这里还有一位不可变的序列类型呢。

那 range 序列跟其它序列类型有什么差异呢?

普通序列都支持的操作有 12 种,在《你真的知道Python的字符串是什么吗?》这篇文章里提到过。range 序列只支持其中的 10 种,不支持进行加法拼接与乘法重复。

>>> range(2) + range(3)
-----------------------------------------
TypeError  Traceback (most recent call last)
...
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'range' and 'range'

>>> range(2)*2
-----------------------------------------
TypeError  Traceback (most recent call last)
...
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'range' and 'int'
复制代码

那么问题来了:同样是不可变序列,为什么字符串和元组就支持上述两种操作,而偏偏 range 序列不支持呢?虽然不能直接修改不可变序列,但我们可以将它们拷贝到新的序列上进行操作啊,为何 range 对象连这都不支持呢?

且看官方文档的解释:

...due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.

原因是 range 对象仅仅表示一个遵循着严格模式的序列,而重复与拼接通常会破坏这种模式...

问题的关键就在于 range 序列的 pattern,仔细想想,其实它表示的就是一个等差数列啊(喵,高中数学知识没忘...),拼接两个等差数列,或者重复拼接一个等差数列,想想确实不妥,这就是为啥 range 类型不支持这两个操作的原因了。由此推论,其它修改动作也会破坏等差数列结构,所以统统不给修改就是了。

4、小结

回顾全文,我得到了两个偏冷门的结论:range 是可迭代对象而不是迭代器;range 对象是不可变的等差序列。

若单纯看结论的话,你也许没有感触,或许还会说这没啥了不得啊。但如果我追问,为什么 range 不是迭代器呢,为什么 range 是不可变序列呢?对这俩问题,你是否还能答出个自圆其说的设计思想呢?(PS:我决定了,若有机会面试别人,我必要问这两个问题的嘿~)

由于 range 对象这细微而有意思的特性,我觉得这篇文章写得值了。本文是作为迭代器系列文章的一篇来写的,所以对于迭代器的基础知识介绍不多,欢迎查看之前的文章。另外,还有一种特殊的迭代器也值得单独成文,那就是生成器了,敬请期待后续推文哦~

猜你想读:

Python进阶:迭代器与迭代器切片

Python进阶:设计模式之迭代器模式

你真的知道Python的字符串是什么吗?

官方文档:t.cn/EGMzJt8

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<think>好的,用户想了解迭代器的概念以及在编程中如何使用。首先,我需要明确迭代器的定义,它到底是什么,和普通的数据结构有什么不同。根据引用里的内容,迭代器是一种可以逐个访问集合元素的数据类型,尤其是在Python中,用于for循环。比如引用1提到的range()迭代器的例子,这应该是Python里常见的用法。 接下来,用户可能想知道迭代器的作用和优势。引用3提到迭代器和生成器用于处理大量数据,特别是生成器可以处理无限序列。这说明迭代器的一个关键点是惰性计算,不需要一次性加载所有数据到内存,这对处理大数据或无限序列很有帮助。此外,引用2讨论了C++中的迭代器特化,说明迭代器在不同语言中的实现可能不同,但核心概念相似。 然后,用户需要具体的例子来理解如何使用迭代器。比如在Python中,可以通过内置的iter()和next()函数来手动操作迭代器,或者使用生成器函数创建自定义迭代器。引用1中的例子展示了使用range()生成一个迭代器,而生成器函数则用yield来逐步返回值。同时,需要提到常见的可迭代对象,如列表、字符串、字典等,它们都支持迭代器协议。 可能还需要对比迭代器和其他类似概念,比如生成器。生成器是特殊的迭代器,使用yield关键字简化了迭代器的创建过程。引用3里也提到生成器用于无限序列,这可能是一个重点。另外,引用2中的C++例子说明迭代器在不同语言中的实现差异,但用户主要关注的是Python,所以可能需要更详细解释Python中的实现。 用户可能存在的疑问包括:迭代器和普通循环有什么区别?为什么使用迭代器不是直接遍历列表?这里需要强调迭代器的惰性特性和内存效率,特别是在处理大量数据时不会占用太多内存。此外,自定义迭代器的步骤和实际应用场景也是需要解释的部分,比如处理文件流或数据库查询结果时逐行读取。 最后,应该总结迭代器的优点,并给出使用建议,比如何时选择使用生成器或内置迭代器。同时,生成相关问题可以帮助用户进一步学习,比如性能优化、与生成器的区别,或者在不同语言中的实现差异。需要确保回答结构清晰,分点说明,并引用提供的参考资料来增强可信度。</think>### 迭代器的概念与使用 #### 1. 什么是迭代器迭代器是一种**允许按顺序访问集合元素**的编程工具,它提供了一种标准化的数据遍历方式,无需暴露集合的内部结构。迭代器的核心特性是: - **惰性计算**:按需生成数据,而非一次性加载所有元素(尤其适用于大数据或无限序列)[^3]。 - **单向遍历**:通常只能向前移动,不可回退(部分语言支持双向迭代器)。 - **统一接口**:通过`next()`或类似方法获取下一个元素,用`StopIteration`(Python)或等价机制标识结束。 #### 2. 编程中的使用方式 ##### Python示例 **1. 内置迭代器** ```python nums = [1, 2, 3] it = iter(nums) # 转换为迭代器对象 print(next(it)) # 输出: 1 print(next(it)) # 输出: 2 ``` **2. 自定义迭代器** 通过类实现`__iter__`和`__next__`方法: ```python class CountDown: def __init__(self, start): self.current = start def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current <= 0: raise StopIteration num = self.current self.current -= 1 return num for n in CountDown(3): print(n) # 输出: 3, 2, 1 ``` **3. 生成器简化迭代器** 使用`yield`关键字自动生成迭代器: ```python def fibonacci(max): a, b = 0, 1 while a < max: yield a a, b = b, a + b for num in fibonacci(10): print(num) # 输出: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8 ``` ##### C++中的迭代器(引用[2]补充) 通过模板和指针特化实现泛型编程: ```cpp #include <vector> #include <iostream> int main() { std::vector<int> vec = {1, 2, 3}; for (auto it = vec.begin(); it != vec.end(); ++it) { std::cout << *it << " "; // 输出: 1 2 3 } } ``` #### 3. 迭代器的核心优势 | 场景 | 优势说明 | |-------------------|---------------------------------| | 大数据处理 | 内存效率高(如逐行读取文件)[^3] | | 无限序列 | 动态生成数据(如斐波那契数列) | | 封装数据结构 | 隐藏实现细节,仅暴露访问接口 | #### 4. 常见问题解答 **Q:迭代器与直接遍历数组有何区别?** A:迭代器提供统一的接口,适用于所有可迭代对象(如链表、树),且支持惰性计算,而直接遍历依赖具体数据结构。 **Q:如何判断迭代器是否耗尽?** A:在Python中捕获`StopIteration`异常,或使用`try-except`块处理;在C++中通过比较`it == container.end()`。 ---
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