迭代器(iterator)协议

· 在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和__next__()方法。

  1.__iter__()方法:返回迭代器对象本身;

2.__next__()方法:返回容器中的下一个元素,在结尾时引发Stoplteration异常终止迭代器。

可迭代对象(iterable)

·  实现了迭代器协议的对象,就是可迭代对象。

·  如何实现迭代器协议:对象内部定义了一个__iter__()方法。

·  在Python中,字符串、tuple、list、dict、set、文件都是可迭代对象。总之能用Python内置函数调用出__iter__()方法的,都是可迭代对象。

如下:

  1. # str1='hello'
  2. # list1=[1,2,3]
  3. # tup1=(1,2,3)
  4. # dic={'x':1}
  5. # s1={'a','b','c'}
  6. # f=open('a.txt','w',encoding='utf-8')

都能用__iter__()调试出来。

迭代器对象

· 迭代器对象:

指的是既内置有__iter__方法,又内置有__next__方法的对象。仅有文件才是迭代器对象
如下:
  1. # f=open('db.txt','rt',encoding='utf-8')
  2. # print(f.__next__())
  3. # print(f.__next__())
  4. # print(next(f))

迭代器的缺点

1.迭代器的取值不如按照索引的方式更灵活,因为它只能往后取不能往前退
2.无法预测迭代器值的个数
如下:
  1. name=['egon','alex_sb','wxx_sb']
  2. res=name.__iter__()
  3. print(res.__next__())
  4. print(name[0])

迭代器优点

  • 对于支持随机访问的数据结构:list、tuple等,迭代器和经典的for循环(索引访问)相比,并无优势,反而失去了索引值。不过可以使用内置函数enumerate()找回这个索引值。但对于无法随机访问的数据结构:set(),迭代器是唯一的访问元素的方式。
  • 省内存:迭代器不需要事先准备好整个迭代过程中的所有元素,仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或销毁。这也是迭代器的一大优点:适合用于遍历一个巨大的或无限的集合,比如几个G的文件。下面用斐波那契数列为例: 
    • 代码一直接在fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差,因此fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列;
    • 代码二满足了可复用性的需求,但是占用了内存空间;
    • 代码三Fabs类通过next()不断返回数列的下一个,内存占用始终为常数。
      #代码一:
      def fab(max):
      L = []
      n, a, b = 0, 0, 1
      while n < max:
      L.append(b)
      a, b = b, a + b
      n = n + 1
      return L #代码二:
      def fab(max):
      n, a, b = 0, 0, 1
      while n < max:
      print b
      a, b = b, a + b
      n = n + 1
      #代码三:
      class Fab(object):
      def __init__(self, max):
      self.max = max
      self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 def __iter__(self):
      return self def next(self):
      if self.n < self.max:
      r = self.b
      self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
      self.n = self.n + 1
      return r
      raise StopIteration()

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