Python里的迭代器
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:
- # str1='hello'
- # list1=[1,2,3]
- # tup1=(1,2,3)
- # dic={'x':1}
- # s1={'a','b','c'}
- # 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:
- # f=open('db.txt','rt',encoding='utf-8')
- # print(f.__next__())
- # print(f.__next__())
- # 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:
- name=['egon','alex_sb','wxx_sb']
- res=name.__iter__()
- print(res.__next__())
- 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()
- 代码一直接在
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