摘要:對于迭代器來說,返回的是它自身,則是返回迭代器中的下一個值,如果沒有值了則拋出一個的異常。有一點繞,我們再來理一理迭代器和可迭代這兩個的差別一個迭代器一定是可迭代對象,因為它一定有方法。而可迭代對象的方法通常會生成一個新的迭代器對象。
for 循環 是我們在 Python 里非常常用的一個語法,但你有沒有思考過 for 循環是怎樣實現的?
如果你以前接觸過 C++,應該會知道類似 for (int i = 0; i < 100; i++) 這樣的寫法,它定義了 循環的執行條件 i < 100 以及 每次循環結束后執行的語句 i++,而 for 本身只起到讓代碼重復執行的作用,并沒有什么額外的功能。這在 Python 中其實更像是 while 循環:
i = 0 while i < 100: # 執行循環代碼 i += 1
但 Python 里的 for 循環卻不一樣。使用 for 時,我們沒有額外指定結束條件,也不需要一個用來計數的數值,甚至可以通過一個字符串進行循環。之所以可以這樣,是因為 Python 中的 迭代器(Iterator) 以及 可迭代對象(Iterable) 。
如果一個對象定義了 __iter__ 和 __next__ 兩個方法, 它就是一個迭代器 。對于迭代器來說,__iter__ 返回的是它自身 self ,__next__ 則是 返回迭代器中的下一個值 ,如果沒有值了則拋出一個 StopIteration 的異常。關于這點,你可以想象成一個只進不退的標記位,每次調用 __next__,就會將標記往后移一個元素并返回,直到結束。
有了迭代器的概念之后,如果一個對象定義了 __iter__ 和方法,返回一個迭代器對象,那么 它就是一個可迭代的對象 。
從表現上來說,一個對象 可迭代 ,那么它就可以被 for 循環使用。比如我們經常用到的 list、dict、str 等類型,都是可迭代的,所以也就可以通過 for 循環進行遍歷,或者更準確的說:被迭代。
有一點繞,我們再來理一理迭代器(Iterator)和可迭代(Iterable)這兩個的差別:
一個 迭代器一定是可迭代對象 ,因為它一定有 __iter__ 方法。反過來則不成立。(事實上,Iterator 就是 Iterable 的子類)
迭代器的 __iter__ 方法 返回的是自身,并不產生新實例 。而可迭代對象的 __iter__ 方法通常會生成一個新的迭代器對象。
__iter__、__next__ 分別對應于 Python 的內置函數 iter() 和 next():比如 iter(aList) 就相當于 aList.__iter__()。
所以關于上述兩點,我們可以有以下的例子來驗證:
迭代器和可迭代之間的繼承關系。
__iter__ 方法返回值的區別。id 相同代表是同一個實例。
明白了上述的概念之后,for 循環的實現就好理解了:
首先 for 循環會調用可迭代對象的 __iter__ 方法,獲取相應的迭代器
每次循環,將迭代器的 __next__ 方法的返回值賦值給循環變量
直到捕獲迭代器拋出的 StopIteration 異常,循環結束
再來看個例子:
思考題: 想一想為什么迭代器 aListIter 被 for 循環迭代第二次的時候就沒有輸出了?
既然 __next__ 方法可以自己定義,我們也可以自己實現一個迭代器。比如要 輸出一個斐波那契數列 (每一位數值都是前兩位數值之和,原題回復關鍵字 906 ),通常的做法是循環,“高級”一點的做法是遞歸。但我們也可以直接寫一個斐波那契迭代器:
# 定義迭代器 class Fibonacci(): def __init__(self): self.a = 0 self.b = 1 def __iter__(self): return self def __next__(self): # 結束條件 if self.b > 100: raise StopIteration # 更新一次數值 self.a, self.b = self.b, self.a + self.b return self.a # 創建迭代器 fib = Fibonacci() # 進行迭代 for f in fib: print(f, end=" ")
輸出:
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
這個例子中,我們并沒有保存一個序列,只是定義了一種規則,就也可以被迭代。
使用迭代器的好處在于:它是一種 延遲操作 ,即當需要用到的時候才去產生結果。比如對于一個序列來說,如果我們要遍歷它,并不需要再一開始就把所有元素都生成好,而是只需要知道每個元素的下一個元素是什么就可以了。這樣可以節省很多空間,尤其對于數量很大的集合來說。
如果你不懂迭代器的概念,并不影響在代碼中使用 for 循環。但了解之后,你會對代碼理解得更透徹,同時這也是為我們后面要講到的 生成器 做鋪墊。
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