迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法:iter()
和 next()
。
字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:
>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list) # 创建迭代器对象
>>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历:
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
print (x)
执行以上程序,输出结果如下:
1 2 3 4
也可以使用 next()
函数:
import sys # 引入 sys 模块
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()
执行以上程序,输出结果如下:
1 2 3 4
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__()
与 __next__()
。
如果你已经了解的面向对象编程,就知道类都有一个构造函数,Python 的构造函数为 __init__()
, 它会在对象初始化的时候执行。
更多内容查阅:Python3 面向对象
__iter__()
方法返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了 __next__()
方法并通过 StopIteration
异常标识迭代的完成。
__next__()
方法(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象。
创建一个返回数字的迭代器,初始值为 1,逐步递增 1:
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
执行输出结果为:
1 2 3 4 5
StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 __next__()
方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
在 20 次迭代后停止执行:
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
if self.a <= 20:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
print(x)
执行输出结果为:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
在 Python 中,使用了 yield
的函数被称为生成器(generator)。
跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield
时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield
的值, 并在下一次执行 next()
方法时从当前位置继续运行。
调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。
以下实例使用 yield 实现斐波那契数列:
#!/usr/bin/python3
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()
执行以上程序,输出结果如下:
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
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