python 迭代器小结

python基础

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2018-3-11

迭代器

迭代器是在python2.2中被加入的,它为类序列对象提供了一个类序列的接口。有了迭代器可以迭代一个不是序列的对象,因为他表现出了序列的行为。当在python中使用for循环迭代一个对象时,调用者几乎分辨不出他迭代的是一个迭代器对象还是一个序列对象,因为python让他(迭代器)像一个序列那样操作。

如何迭代

本质上说迭代器是个对象,但是这个对象有个特殊的方法next()(在python3中使用__next__()代替了next方法)。当使用for循环来遍历整个对象时候,就会自动调用此对象的__next__()方法并获取下一个item。当所有的item全部取出后就会抛出一个StopIteration异常,这并不是错误的发生,而是告诉外部调用者迭代完成了,外部的调用者尝试去捕获这个异常去做进一步的处理。
不过迭代器是有限制的,例如

  • 不能向后移动
  • 不能回到开始
  • 也无法复制一个迭代器。
    因此要再次进行迭代只能重新生成一个新的迭代器对象。

获取迭代器

  1. 对于python内置的可迭代(iterable)对象,可以通过内置的iter()函数来获取相应的迭代器对象。
           
In [1]: a = [1,2,3,45]

In [2]: type(a)
Out[2]: list

In [3]: a = iter(a)

In [4]: type(a)
Out[4]: list_iterator

这样就获取了list相应的迭代器对象。
我们来看一下该迭代器对象的属性:

         
In [5]: dir(a)
Out[5]:
['__class__',
 '__delattr__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__gt__',
 '__hash__',
 '__init__',
 '__iter__',
 '__le__',
 '__length_hint__',
 '__lt__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__next__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__setattr__',
 '__setstate__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__']

In [6]:

可见此迭代对象具有两个特殊的成员方法__iter__()__next__(),这两个方法便是支持迭代器协议所需要实现的方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身,__next__()方法返回容器的下一个元素,直到结尾抛出StopIteration异常。
我们来测试一下这个list_iterator对象的这两个方法:
__iter__()返回的对象就是迭代器对象本身。

        
In [1]: a = [1,2,3,45]

In [2]: a = iter(a)

In [3]: a.__iter__()
Out[3]: <list_iterator at 0x3a33f10>

In [4]: a
Out[4]: <list_iterator at 0x3a33f10>

In [5]: a is a.__iter__()
Out[5]: True

In [6]:

__next__()方法返回容器中的值直到结尾。

      
In [6]: a.__next__()
Out[6]: 1

In [7]: a.__next__()
Out[7]: 2

In [8]: a.__next__()
Out[8]: 3

In [9]: a.__next__()
Out[9]: 45

In [10]: a.__next__()
------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-73aa2c76d676> in <module>()
----> 1 a.__next__()

StopIteration:

In [11]:
  1. 创建迭代器对象
    除了使用iter()函数将内置的序列对象转换成相应的迭代器,我们可以自己实现迭代器协议创建迭代器对象,要实现迭代器协议也就是要在类中实现__iter__()__next__()方法。
    下面我写一个与list_iterator相同行为的迭代器:
          
class ListIter(object):
    def __init__(self, data):
        self.__data = data
        self.__count = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.__count < len(self.__data):
            val = self.__data[self.__count]
            self.__count += 1
            return val
        else:
            raise StopIteration

我们就可以使用for循环来遍历这个迭代器了:

        
In [16]: a = ListIter([1,2,3,4,5])

In [17]: for i in a:
   ....:     print(i)
   ....:
1
2
3
4
5

In [18]:

对于迭代器对象,使用for循环遍历整个数组其实是个语法糖,他的内部实现还是通过调用对象的__next__()方法。
实际上他内部的工作原理应该是这样的:

           
a = ListIter([1, 2, 3, 4, 5])

while True:
    try:
        i = a.__next__()
    except StopIteration:
        break
    // do something in for loop
    print(i)

迭代器支持多次迭代

正如前面所说的迭代器对象不支持重新迭代,也就是同一个迭代器对象无法多次迭代,如:

         
In [19]: a = ListIter([1,2,3,4,5])

In [20]: [i for i in a]
Out[20]: [1, 2, 3, 4, 5]

In [21]: [i for i in a]
Out[21]: []

In [22]:

可见,当我再次迭代迭代器a的时候便只返回了空列表,这是因为for循环直接捕获了StopIteration异常。如果要再次迭代生成列表的话只能重新生成一个新的迭代器对象。
为了能够解决这个问题,可以分别定义一个可迭代对象(iterables)和迭代器对象(iterator).
插入小插曲:
对于可迭代对象和迭代器对象,我的理解是:
可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象,__iter__()可以返回一个迭代器对象。
迭代器对象是实现了__next__()方法的对象,其中他的__iter__()返回的是迭代器对象本身。
我把代码做了修改,如下:

          
class ListIterable(object):
    def __init__(self, data):
        self.__data = data

    def __iter__(self):
        print("call iterable __iter__().")
        return ListIterator(self.__data)


class ListIterator(object):
    def __init__(self, data):
        self.__data = data
        self.__count = 0

    def __iter__(self):
        print("call iterator __iter__().")
        return self

    def __next__(self):
        print("call iterator __next__().")
        if self.__count < len(self.__data):
            val = self.__data[self.__count]
            self.__count += 1
            return val
        else:
            raise StopIteration

为了知道python何时调用__iter__()方法,我添加了一个printf函数来做标记。
现在把这两个类导入到当前空间中:

          
In [1]: from list_iter import *

In [2]: a = ListIterable([1,2,4,5,6])

In [3]: b = a.__iter__()
call iterables __iter__().

In [4]: a
Out[4]: <list_iter.ListIterable at 0x39446d0>

In [5]: b
Out[5]: <list_iter.ListIterator at 0x39447b0>

In [6]:

可见a是iterable对象(实现了__iter__()),b是iterator对象(实现了__next__())。
下面看看这样做是不是就可以重复多次迭代了:

         
In [6]: [i for i in a]
call iterable __iter__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
Out[6]: [1, 2, 4, 5, 6]

In [7]: [i for i in a]
call iterable __iter__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
Out[7]: [1, 2, 4, 5, 6]

In [8]:

重复迭代是可以了,从输出中我们可以看出一些什么来

  1. 我们在使用迭代工具对iterable对象进行迭代的时候首先调用的是iterable__iter__()方法,返回一个迭代器对象,也就是ListIterator的实例。
  2. 然后再遍历的时候是调用iterator的next方法输出值。
    这样就可以解释了为什么这样处理能够多次迭代了,因为每次使用迭代工具迭代的时候都会调用__iter__()返回一个新的迭代器对象,这样就相当于创建多个迭代器了,自然可以看起来是重复迭代了!

可变对象和迭代器

在迭代可变对象时候,一个序列的迭代器只是记录当前到达了序列中的第几个元素,所以如果在迭代过程中改变了序列的元素。更新会立即反应到所迭代的条目上。
我写了个测试看了下,的确:

        
In [13]: c = [1,2,3,4,5]

In [14]: d = iter(c)

In [15]: for i in c:
   ....:     print(i)
   ....:     c.remove(i)
   ....:
1
3
5

可见上面边迭代边删除列表的元素,但是最后却只输出了1, 3, 5,这是为啥?
既然迭代器只记得是在列表中第几个元素,那么当在第0个元素的时候将会输出1然后删除1,这是列表变成了

           
[2, 3, 4, 5]

但是迭代器记得我是在第二个位置上面,就指向了列表中的第二个位置上,也就是3,然后输出3.
以此类推,最后只能输出1,3,5了。
如果我猜测的没错的话,剩余的列表应该只剩下2和4了:

         
In [17]: c
Out[17]: [2, 4]

果然!
以上就是我对python中迭代器方面的一点小总结。

原文地址:http://pytlab.org/2016/04/30…