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迭代器与可迭代对象
概念
迭代器:是访问数据集合内元素的一种方式,一般用来遍历数据,但是他不能像列表一样使用下标来获取数据,也就是说迭代器是不能返回的。
Iterator:迭代器对象,必须要实现 next 魔法函数
Iterable:可迭代对象,继承 Iterator,必须要实现 iter 魔法函数
比如:
from collections import Iterable,Iterator a = [1,2,3] print(isinstance(a,Iterator)) print(isinstance(a,Iterable))
返回结果
False True
在 Pycharm 中使用 alt+b 进去 list 的源码中可以看到,在 list 类中有 iter 魔法函数,也就是说只要实现了 iter 魔法函数,那么这个对象就是可迭代对象。
上面的例子中 a 是一个列表,也是一个可迭代对象,那么如何才能让这个 a 变成迭代器呢?使用 iter() 即可。
from collections import Iterable,Iterator a = [1,2,3] a = iter(a) print(isinstance(a,Iterator)) print(isinstance(a,Iterable)) print(next(a)) print('----') for x in a: print(x)
返回结果
True True 1 ---- 2 3
可以看到现在 a 是可迭代对象又是一个迭代器,说明列表 a 中有 iter 方法,该方法返回的是迭代器,这个时候使用 next 就可以获取 a 的下一个值,但是要记住迭代器中的数值只能被获取一次。
梳理迭代器 (Iterator) 与可迭代对象 (Iterable) 的区别:
可迭代对象:继承迭代器对象,可以用 for 循环(说明实现了 iter 方法)
迭代器对象:可以用 next 获取下一个值(说明实现了 next 方法),但是每个值只能获取一次,单纯的迭代器没有实现 iter 魔法函数,所以不能使用 for 循环
只要可以用作 for 循环的都是可迭代对象
只要可以用 next() 函数的都是迭代器对象
列表,字典,字符串是可迭代对象但是不是迭代器对象,如果想变成迭代器对象可以使用 iter() 进行转换
Python 的 for 循环本质上是使用 next() 进行不断调用,for 循环的是可迭代对象,可迭代对象中有 iter 魔法函数,可迭代对象继承迭代器对象,迭代器对象中有 next 魔法函数
一般由可迭代对象变迭代器对象
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可迭代对象
可迭代对象每次使用 for 循环一个数组的时候,本质上会从类中尝试调用 iter 魔法函数,如果类中有 iter 魔法函数的话,会优先调用iter魔法函数,当然这里切记 iter 方法必须要返回一个可以迭代的对象,不然就会报错。
如果没有定义 iter 魔法函数的话,会创建一个默认的迭代器,该迭代器调用 getitem 魔法函数,如果你没有定义 iter 和 getitem 两个魔法函数的话,该类型就不是可迭代对象,就会报错。
比如:
class s: def __init__(self,x): self.x = x def __iter__(self): return iter(self.x) # 这里必须要返回一个可以迭代的对象 # def __getitem__(self, item): # return self.x[item] # iter和getitem其中必须要实现一个 a = s('123') # 这里的a就是可迭代对象 # 这里不能调用next(a)方法,因为没有定义 for x in a: print(x)
这里把注释符去掉返回结果也是一样的,返回结果:
迭代器对象
一开始提起,iter 搭配 Iterable 做可迭代对象,next 搭配 Iterator 做迭代器。next() 接受一个迭代器对象,作用是获取迭代器对象的下一个值,迭代器是用来做迭代的,只会在需要的时候产生数据。
和可迭代对象不同,可迭代对象一开始是把所有的列表放在一个变量中,然后用 getitem 方法不断的返回数值,getitem 中的 item 就是索引值。
但是 next 方法并没有索引值,所以需要自己维护一个索引值,方便获取下一个变量的位置。
class s: def __init__(self,x): self.x = x # 获取传入的对象 self.index = 0 # 维护索引值 def __next__(self): try: result = self.x[self.index] # 获取传入对象的值 except IndexError: # 如果索引值错误 raise StopIteration # 抛出停止迭代 self.index += 1 # 索引值+1,用来获取传入对象的下一个值 return result # 返回传入对象的值 a = s([1,2,3]) print(next(a)) print('----------') for x in a: # 类中并没有iter或者getitem魔法函数,不能用for循环,会报错 print(x)
返回结果
Traceback (most recent call last): 1 ---------- File "C:/CODE/Python进阶知识/迭代协议/迭代器.py", line 34, infor x in a: TypeError: 's' object is not iterable
上面一个就是完整的迭代器对象,他是根据自身的索引值来获取传入对象的下一个值,并不是像可迭代对象直接把传入对象读取到内存中,所以对于一些很大的文件读取的时候,可以一行一行的读取内容,而不是把文件的所有内容读取到内存中。
生成器
生成器:函数中只要有 yield,这个函数就会变成生成器。每次运行到 yield 的时候,函数会暂停,并且保存当前的运行状态,返回返回当前的数值,并在下一次执行 next 方法的时候,又从当前位置继续往下走。
简单用法
举个例子:
def gen(): yield 1 # 返回一个对象,这个对象的值是1 def ret(): return 1 # 返回一个数字1 g = gen() r = ret() print(g,r) print(next(g))
返回结果
1 1
看完上述内容,你们掌握什么是Python迭代器和生成器的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道,感谢各位的阅读!