Python 迭代器
最后修改于 2024 年 1 月 29 日
Python 迭代器教程展示了如何在 Python 中使用迭代器。
迭代器
迭代 是遍历集合中元素的過程。可迭代对象 是可以被迭代的对象。迭代器 是一个允许遍历集合中所有元素的对象，无论其具体实现如何。它会从其关联的可迭代对象中生成连续的值。
在 Python 中，迭代器是一个实现了迭代器协议的对象。迭代器协议包含两个方法：`__iter__` 方法，它必须返回迭代器对象；`next` 方法，它返回序列中的下一个元素。内置函数 `iter` 用于从可迭代对象中获取迭代器。
如果迭代器中的所有值都已返回，则后续调用 `next` 函数会引发 `StopIteration` 异常。
迭代器有几个优点
- 代码更简洁
- 能够处理无限序列
- 节约资源
Python 有几个内置对象实现了迭代器协议。例如列表、元组、字符串、字典或文件。
Python 迭代器简单示例
以下简单示例使用了字符串对象的迭代器。
#!/usr/bin/python text = "falcon" it = iter(text) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it))
在代码示例中，我们对字符串使用了内置迭代器。在 Python 中，字符串是字符的不可变序列。
it = iter(text)
`iter` 函数返回一个对象的迭代器。
print(next(it))
`next` 函数返回可迭代对象的下一个元素。
$ ./simple_it.py f a l c o n
Python 迭代器和 for 循环
for 循环是在 Python 中处理迭代器的常用方法。for 循环执行以下操作：
- 调用 `iter` 获取迭代器
- 反复调用 `next` 从可迭代对象中获取下一个项目
- 当 `next` 引发 `StopIteration` 时终止循环
for e in vals: print(e)
循环体对 `next` 返回的每个项目执行一次。变量 `e` 在每次迭代时被设置为给定的项目。
#!/usr/bin/python
text = "an old falcon"
for val in text:
print(val, end=" ")
print()
在示例中，我们通过 for 循环遍历文本。我们打印每个字符，并在它们之间添加空格。
$ ./for_loop.py a n o l d f a l c o n
list、tuple 和 set 内置函数
当我们在可迭代对象上使用 `list`、`tuple` 和 `set` 内置函数时，我们会强制迭代器返回所有项目。请注意，有些可迭代对象可能非常大。
#!/usr/bin/python text = "an old falcon" data = list(text) print(data) data2 = tuple(text) print(data2) data3 = set(text) print(data3)
在示例中，我们使用 `list`、`tuple` 和 `set` 内置函数来生成给定文本的字符列表、元组和集合。
$ ./list_tuple_set.py
['a', 'n', ' ', 'o', 'l', 'd', ' ', 'f', 'a', 'l', 'c', 'o', 'n']
('a', 'n', ' ', 'o', 'l', 'd', ' ', 'f', 'a', 'l', 'c', 'o', 'n')
{'f', 'd', 'n', 'o', 'a', ' ', 'c', 'l'}
Python 迭代器读取行
当使用迭代器从文件中读取数据时，我们可以获取下一行而不必将整个文件读入内存。这样我们就可以节约系统资源。
blue sky cloud winter blow water falcon
这是 words.txt 文件。
#!/usr/bin/python
with open('words.txt', 'r') as f:
for line in f:
print(line.rstrip())
`open` 函数返回一个文件对象，它是一个迭代器。我们可以在 for 循环中使用它。通过使用迭代器，代码会更简洁。
$ ./read_data_iterator.py blue sky cloud winter blow water falcon
Python 自定义迭代器
要创建自定义迭代器，它必须实现迭代器协议：`__iter__` 和 `__next__` 函数。
#!/usr/bin/python
class InfSeq:
def __init__(self):
self.x = 0
def __next__(self):
self.x += 1
return self.x ** self.x
def __iter__(self):
return self
infseq = InfSeq()
n = 0
for e in infseq:
print(e)
n += 1
if n > 10:
break
在代码示例中，我们创建了一个数字序列 1, 4, 27, 256, ... 。这表明通过迭代器，我们可以处理无限序列。
def __iter__(self):
return self
for 语句在容器对象上调用 `__iter__` 函数。该函数返回一个迭代器对象，该对象定义了 `__next__` 方法，该方法一次访问一个元素。
def next(self):
self.x += 1
return self.x ** self.x
`next` 函数返回序列的下一个元素。
if n > 10:
break
由于我们处理的是无限序列，因此必须在某个时候中断 for 循环。
$ ./inf_seq.py 1 4 27 256 3125 46656 823543 16777216 387420489 10000000000 285311670611
StopIteration
迭代过程通过引发 `StopIteration` 异常来终止。
#!/usr/bin/python
import random
class RandomWord:
def __init__(self):
self.words = ['sky', 'blue', 'cloud', 'milk', 'cosmos',
'rainbow', 'drop', 'new', 'stop']
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
random_word = random.choice(self.words)
if random_word == 'stop':
raise StopIteration
else:
return random_word
rw = RandomWord()
for word in rw:
print(word)
在代码示例中，我们有一个产生随机单词的自定义迭代器。当选到停止词时，我们会引发 `StopIteration` 异常。
$ ./random_words.py sky blue new drop milk drop milk drop blue
来源
在本文中，我们研究了 Python 中的迭代器。
作者
列出所有 Python 教程。