python迭代、可迭代对象、迭代器及生成器
迭代
通常意义上的迭代是指:重复执行一系列运算,从前面的量依次推出后面的量的过程,每一次迭代的结果,会作为下一次迭代的初始值。
在c、c++、java等编程语言中的for循环语句,就是一个迭代过程,例如:
for(int i=;i<;i++)
{
cout << i << endl;
}
这种for循环语句比较符合迭代的含义,for语句中给定了一个初始输入 i=0 ,然后开始执行一个重复推导变量 i 是否小于 100 ,如果小于就对 i 加1并执行循环体中代码的过程,且每次执行后的结果将作为下一次推导的输入值,这个过程就是迭代。
python中,也使用了 for 关键字来实现类似过程,具体形式为 for ... in ... ,当然迭代过程也可以通过while循环语句等来实现,但不在本文讨论范畴,这里不做说明。在python中通常使用 for ... in ... 的形式来遍历一个list或tuple等对象,这种遍历过程,通常称为迭代(Iteration)。例如:
上图中,通过for语句来遍历列表L,实现语句块的重复执行过程。这里之所以每次迭代时都让num的值加3,是为了说明语句块中对num进行修改后的值并不会带入到下一次迭代过程,这里应注意与C、C++、java等语言的for循环语句的区别。至于为什么是这样,可以查阅python语法中for语句的执行原理,这里不再详述。
可迭代对象与迭代器
可迭代对象:使用内置iter函数可以获取迭代器的对象,称为可迭代对象。通常指实现了能返回迭代器的__iter__方法或实现了__getitem__方法且其参数从0开始索引的对象。
迭代器:指实现了无参数的__next__方法的对象。__next__方法返回序列中的下一个元素;如果没有元素了,则抛出StopIteration异常。通常情况下,迭代器也应该实现__iter__方法,迭代器的__iter__方法应该返回其自身(self),因为实现了__iter__方法,所以迭代器可迭代。
区别与联系:迭代器可以迭代,但可迭代对象不是迭代器。可迭代对象一定不能是自身的迭代器,即可迭代对象一定不能实现__next__方法;迭代器应该一直可以迭代,其__iter__方法应该返回自身;可迭代对象可以重复使用(可以不断生成新的迭代器),但迭代器只能用一次,迭代结束后不会自动重置。示例:
class IteratorObj: def __init__(self, max):
self.a = 0
self.b = 1
self.max = max def __iter__(self):
return self def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
if self.a > self.max:
raise StopIteration()
return self.a class IterableObj: def __init__(self, max):
self.max = max def __iter__(self):
return IteratorObj(self.max)
python中for循环遍历的本质就是调用遍历对象的__iter__方法,得到一个迭代器,再调用迭代器的__next__方法依次获取对象的值并自动捕获StopIteration异常。
生成器
生成器是一种特殊的迭代器,可通过使用迭代器的方法使用生成器。
python定义生成器的方法有两种:
生成器函数:使用普通函数的定义语法定义,但函数体内必须包含yield关键字,即包含yield语句的函数都被称为生成器。生成器函数虽然看上去像函数,但与函数的行为截然不同。区别在于生成器函数不是使用return语句返回一个值,而是可以生成多个值,每次生成一个。每次使用yield生成一个值后,函数被中断,在此处停止执行,再次被调用时,函数将从上一次停止的地方开始继续执行。例如:
注意:当生成器因没有可生产的值退出时,同样会抛出StopIteration异常。
生成器表达式:类似于列表推导,只不过要将列表推导中的[]换成()。例如:
上图中,当第6次调用next(g)时,因没有值可生产而抛出了StopIteration异常。
以上。
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