python迭代器资料整理

Muninn 发布于2019-07-25 10:37 / 3448人阅读

摘要：满足以上要求的对象，就是迭代器。其中，必需返回一个迭代器对象，则负责迭代逻辑并在迭代完毕时触发异常。可以在遍历迭代器的时候，加入一个判断语句，避免无法多次迭代的情况发生参考资料官网迭代器文档

什么是迭代器 相关概念定义 迭代器（Iterator）：

满足迭代协议的对象就是迭代器
iterator就是实现了Iteration Protocol的对象，这类对象都支持循环遍历的操作（for／while／支持迭代的函数list() sum()...）。

迭代协议（Iteration Protocol）：

内建函数iter()接收一个可迭代对象，并返回一个可迭代对象.
每次将这个可迭代对象传递给next()函数，都会返回它所包含的下一个元素，当迭代完最后一个元素时，就会触发StopIteration异常。

>>> x = iter([1, 2, 3])
>>> x

>>> next(x)
1
>>> next(x)
2
>>> next(x)
3
>>> next(x)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

满足以上要求的对象，就是迭代器。

迭代隐含的操作

在每次的迭代语句中，python都会按照迭代协议去对迭代器进行迭代。其实，在实际执行中，python会进行一些其他的操作：

将需要迭代的对象作为参数传递给iter函数

iter返回一个迭代器对象

每次循环则将返回的迭代器对象传递给next函数

循环至最后一个元素，触发StopIteration

以for语句为例：
当我们在Python中执行循环语句for i in foo的时候，其背后的操作是：

foo = iter(foo)

next(foo)

next(foo)在python3中执行的是：foo.__next__()，在python2中则是：foo.next()

迭代器的实现

迭代器是用class来实现的。其中必需实现的有两个方法：__iter__、next(python2)/__next__(python3)。其中，__iter__必需返回一个迭代器对象，next则负责迭代逻辑并在迭代完毕时触发异常。

如下：

def Iter(object)
    def __init__(self):
        pass
    def __iter__(self):
        pass
    def __next__(self):    # python3
        pass
    def next(self):        # python2
        pass

迭代器的特殊情况 迭代器的__iter__返回self

迭代器的__iter__方法需要返回的是一个具有next方法的可迭代对象。如果当__iter__返回的是self的话，就会产生其他意想不到的效果。

class yrange:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.i < self.n:
            i = self.i
            self.i += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()
            
class zrange:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return zrange(self.n)
        
    def next(self):
        if self.i < self.n:
            i = self.i
            self.i += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()

执行结果：

>>> y = yrange(5)
>>> list(y)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(y)
[]
>>> z = zrange(5)
>>> list(z)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> list(z)
[0, 1, 2, 3, 4]

在yrange中，iter返回的是self，在执行list(y)时iter返回的都是同一个self，所以再次调用list(y)时只会触发结束迭代异常，列表中并无内容。
而在zrange中，每次执行list(z)时，iter都是返回一个新的迭代器zrange(self.n)，所以每次执行list(z)都得到完整的元素。

生成器的迭代

通常，对于数据量特别大的序列，我们会用生成器generator来代替容器对象container，这样可以利用lazy evaluable来节省内存开销。值得注意的是，生成器也是一个只能迭代一次的迭代器。

def grange(n):
    i = 0
    while i < n:
        yield i
        i += 1

执行结果：

>>> glist = grange(10)
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(glist)
[]

如果是利用便捷的生成器表达式也是一样：

>>> alist = (i for i in range(10))
>>> list(alist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(alist)
[]

要解决这个问题，可以将迭代器和生成器组合使用：

class Grange(object):
    def __init__(self, n):
        self.n = n
    
    def __iter__(self):
        for i in range(self.n):
            yield i

结果：

>>> glist = Grange(10)
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(glist)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

值得注意的是，平常我们利用到生成器的地方都是数据量特别大的情况，这个时候，其实应该尽量避免多次迭代生成器。我想这应该也是python没有支持对生成器多次迭代的特性的原因。

编程建议

在实际的编程中，往往需要在函数中多次迭代一个序列，如果这个序列是调用API得到的，而你又不能保证它是没有陷阱的迭代器时。可以在遍历迭代器的时候，加入一个判断语句，避免无法多次迭代的情况发生：

def iterator_checker(iterator):
    assert iter(iterator) is not iter(iterator), "iter() return self"

参考资料

python官网迭代器文档

python practice book

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