Python迭代和迭代器详解
迭代器
迭代器(iterator)有时又称游标(cursor)是程式设计的软件设计模式,可在容器物件(container,例如链表或阵列)上遍访的界面,设计人员无需关心容器物件的内存分配的实现细节。
摘自*
也就是说迭代器类似于一个游标,卡到哪里就是哪里,可以通过这个来访问某个可迭代对象的元素;同时,也不是只有Python有这个特性。比如C++的STL中也有这个,如 vector<int>::iterator it 。下面主要说一下Python中的可迭代对象和迭代器吧。
Python可迭代对象(Iterable)
Python中经常使用 for 来对某个对象进行遍历,此时被遍历的这个对象就是可迭代对象,像常见的 list , tuple 都是。如果给一个准确的定义的话,就是只要它定义了可以返回一个迭代器的 __iter__ 方法,或者定义了可以支持下标索引的 __getitem__ 方法(这些双下划线方法会在其他章节中全面解释),那么它就是一个可迭代对象。
Python迭代器(iterator)
迭代器是通过 next() 来实现的,每调用一次他就会返回下一个元素,当没有下一个元素的时候返回一个 StopIteration 异常,所以实际上定义了这个方法的都算是迭代器。可以用通过下面例子来体验一下迭代器:
In [38]: s = 'ab' In [39]: it = iter(s) In [40]: it Out[40]: <iterator at 0x1068e6d50> In [41]: print it <iterator object at 0x1068e6d50> In [42]: it.next() Out[42]: 'a' In [43]: it.next() Out[43]: 'b' In [44]: it.next() --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-44-54f0920595b2> in <module>() ----> 1 it.next() StopIteration:
自己实现一个迭代器,如下(参见官网文档):
class Reverse: """Iterator for looping over a sequence backwards.""" def __init__(self, data): self.data = data self.index = len(data) def __iter__(self): return self def next(self): if self.index == 0: raise StopIteration self.index = self.index - 1 return self.data[self.index] rev = Reverse('spam') for char in rev: print char [output] m a p s
生成器(Generators)
生成器是构造迭代器的最简单有力的工具,与普通函数不同的只有在返回一个值的时候使用 yield 来替代 return ,然后 yield 会自动构建好 next() 和 iter() 。是不是很省事。例如:
def reverse(data): for index in range(len(data)-1, -1, -1): yield data[index] >>> for char in reverse('golf'): ... print char ... f l o g
生成器最佳应用场景是:你不想同一时间将所有计算出来的大量结果集分配到内存当中,特别是结果集里还包含循环。比方说,循环打印1000000个数,我们一般会使用 xrange() 而不是 range() ,因为前者返回的是生成器,后者返回的是列表(列表消耗大量空间)。
Help on built-in function range in module __builtin__: range(...) range(stop) -> list of integers range(start, stop[, step]) -> list of integers Return a list containing an arithmetic progression of integers. range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0. When step is given, it specifies the increment (or decrement). For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3]. The end point is omitted! These are exactly the valid indices for a list of 4 elements. class xrange(object) | xrange(stop) -> xrange object | xrange(start, stop[, step]) -> xrange object | | Like range(), but instead of returning a list, returns an object that | generates the numbers in the range on demand. For looping, this is | slightly faster than range() and more memory efficient. iter()
将可迭代对象转化为迭代器。
In [113]: s = 'abc' In [114]: s.next() --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-114-5e5e6532ea26> in <module>() ----> 1 s.next() AttributeError: 'str' object has no attribute 'next' In [115]: it = iter(s) In [116]: it.next() Out[116]: 'a'
生成器表达式
和列表推导式唯一的区别就是中括号换成了小括号,如下:
In [119]: num = (i for i in range(10)) In [120]: sum(num) Out[120]: 45
推荐阅读
-
Python迭代和迭代器详解
-
PHP设计模式漫谈之迭代器模式(5)_PHP教程
-
看看PHP迭代器的内部执行过程_PHP教程
-
Python中装饰器的理解以及例题详解
-
python中装饰器的理解和实践
-
Python中 迭代( iteration )、迭代对象( iterable )、迭代器( iterator)、生成器(generator) 的关系详细讲解
-
python生成器generator和迭代器Iterator测试
-
python 生成器generator和迭代器Iterator
-
Python的迭代器(iterator)和生成器(generator)
-
Python学习:生成器(generator)和迭代器(iterator)