python迭代器資料整理

Muninn 發布于2019-07-25 10:37 / 3458人閱讀

摘要：滿足以上要求的對象，就是迭代器。其中，必需返回一個迭代器對象，則負責迭代邏輯并在迭代完畢時觸發異常。可以在遍歷迭代器的時候，加入一個判斷語句，避免無法多次迭代的情況發生參考資料官網迭代器文檔

什么是迭代器 相關概念定義 迭代器（Iterator）：

滿足迭代協議的對象就是迭代器
iterator就是實現了Iteration Protocol的對象，這類對象都支持循環遍歷的操作（for／while／支持迭代的函數list() sum()...）。

迭代協議（Iteration Protocol）：

內建函數iter()接收一個可迭代對象，并返回一個可迭代對象.
每次將這個可迭代對象傳遞給next()函數，都會返回它所包含的下一個元素，當迭代完最后一個元素時，就會觸發StopIteration異常。

>>> x = iter([1, 2, 3])
>>> x

>>> next(x)
1
>>> next(x)
2
>>> next(x)
3
>>> next(x)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

滿足以上要求的對象，就是迭代器。

迭代隱含的操作

在每次的迭代語句中，python都會按照迭代協議去對迭代器進行迭代。其實，在實際執行中，python會進行一些其他的操作：

將需要迭代的對象作為參數傳遞給iter函數

iter返回一個迭代器對象

每次循環則將返回的迭代器對象傳遞給next函數

循環至最后一個元素，觸發StopIteration

以for語句為例：
當我們在Python中執行循環語句for i in foo的時候，其背后的操作是：

foo = iter(foo)

next(foo)

next(foo)在python3中執行的是：foo.__next__()，在python2中則是：foo.next()

迭代器的實現

迭代器是用class來實現的。其中必需實現的有兩個方法：__iter__、next(python2)/__next__(python3)。其中，__iter__必需返回一個迭代器對象，next則負責迭代邏輯并在迭代完畢時觸發異常。

如下：

def Iter(object)
    def __init__(self):
        pass
    def __iter__(self):
        pass
    def __next__(self):    # python3
        pass
    def next(self):        # python2
        pass

迭代器的特殊情況 迭代器的__iter__返回self

迭代器的__iter__方法需要返回的是一個具有next方法的可迭代對象。如果當__iter__返回的是self的話，就會產生其他意想不到的效果。

class yrange:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.i < self.n:
            i = self.i
            self.i += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()
            
class zrange:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return zrange(self.n)
        
    def next(self):
        if self.i < self.n:
            i = self.i
            self.i += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()

執行結果：

>>> y = yrange(5)
>>> list(y)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(y)
[]
>>> z = zrange(5)
>>> list(z)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(z)
[0, 1, 2, 3, 4]

在yrange中，iter返回的是self，在執行list(y)時iter返回的都是同一個self，所以再次調用list(y)時只會觸發結束迭代異常，列表中并無內容。
而在zrange中，每次執行list(z)時，iter都是返回一個新的迭代器zrange(self.n)，所以每次執行list(z)都得到完整的元素。

生成器的迭代

通常，對于數據量特別大的序列，我們會用生成器generator來代替容器對象container，這樣可以利用lazy evaluable來節省內存開銷。值得注意的是，生成器也是一個只能迭代一次的迭代器。

def grange(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

執行結果：

>>> glist = grange(10)
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(glist)
[]

如果是利用便捷的生成器表達式也是一樣：

>>> alist = (i for i in range(10))
>>> list(alist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(alist)
[]

要解決這個問題，可以將迭代器和生成器組合使用：

class Grange(object):
    def __init__(self, n):
        self.n = n
    
    def __iter__(self):
        for i in range(self.n):
            yield i

結果：

>>> glist = Grange(10)
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

值得注意的是，平常我們利用到生成器的地方都是數據量特別大的情況，這個時候，其實應該盡量避免多次迭代生成器。我想這應該也是python沒有支持對生成器多次迭代的特性的原因。

編程建議

在實際的編程中，往往需要在函數中多次迭代一個序列，如果這個序列是調用API得到的，而你又不能保證它是沒有陷阱的迭代器時。可以在遍歷迭代器的時候，加入一個判斷語句，避免無法多次迭代的情況發生：

def iterator_checker(iterator):
    assert iter(iterator) is not iter(iterator), "iter() return self"

參考資料

python官網迭代器文檔

python practice book

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