摘要:迭代器一个表示数据流的对象。迭代器对象本身要求支持以下组成迭代器协议的两个方法返回迭代器对象本身。这些特定类型处于迭代器协议实现之外的东西,并不重要。一旦一个迭代器的方法引发,在子序列调用中也必须这样做。
迭代器(iterator)
一个表示数据流的对象。反复调用迭代器的__next__()方法(或给它传递内建函数(built-in function)next())来返回在该流中的后继项。当没有可用数据时,产生一个StopInteration异常。此时,迭代器对象被耗尽,之后再调用 __next__()方法只会再次产生StopInteration异常。迭代器要求包含一个__iter__()方法,用于返回迭代器对象本身,因此每一个迭代器也都是可迭代的,这可被用于大多数接受可迭代(对象)的场景。一个值得注意的例外是试图多重迭代传递的代码。一个容器对象(比如说list),每次给它传递iter()函数或使用for循环时,产生一个新的迭代器。在一个迭代器中如此尝试,通过上一个迭代的传递,同样会产生耗尽的迭代器对象,这使它看起来像是一个空容器。
来自:Glossary — Python 3.4.2 documentation中的 iterator 部分
迭代器类型(Iterator Types)Python支持一个容器之上的迭代的的概念。这由两个截然不同的方法实现,它们被用于让用户定义的类(user-defined classes)支持迭代。序列(Sequences),总是支持迭代方法,下面会详细描述。
在容器对象中需要定义一个方法来提供迭代支持:
container.__iter__()
返回一个迭代器对象。此对象要求能支持下面描述的迭代协议。如果一个容器支持不同类型的迭代,额外的方法可被提供,来为这些不同类型请求指定的迭代器。(一个对象支持多种形式的迭代的,就像树结构支持广度优先和深度优先遍历一样。)该方法对应于Python/C API中的Python对象的类型结构的tp_iter槽(slot)。
迭代器对象本身要求支持以下组成迭代器协议的两个方法:
iterator.__iter__()
返回迭代器对象本身。这是必需的,以让它可以在容器和迭代器中使用for语句和in语句。该方法对应于Python/C API中的Python对象的类型结构的tp_iter槽。
iterator.__next__()
从容器中返回下一项。如果没有,引发StopIteration异常。该方法对应于Python/C API中的Python对象的类型结构的tp_iternext槽。
Python定义了多种迭代器对象来支持在通用的和特定的序列类型、字典和其他特定的形式之上的迭代。这些特定类型处于迭代器协议实现之外的东西,并不重要。
一旦一个迭代器的__next__()方法引发StopIteration,在子序列调用中也必须这样做。不遵守这个属性的实现被认为是失效的。
来自:4. Built-in Types — Python 3.4.2 documentation中的 Iterator Types 部分
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摘要:抓住了迭代器模式的本质,即是迭代,赋予了它极高的地位。输出结果输出结果小结迭代器模式几乎是种设计模式中最常用的设计模式,本文主要介绍了是如何运用迭代器模式,并介绍了模块生成迭代器的种方法,以及种生成迭代器的内置方法。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbmv7W?w=4272&h=2848); 在软件开发领域中,人们经常会用到这一个概念——设...
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摘要:本文重点掌握可迭代的对象的定义掌握可迭代对象迭代器与生成器之间的关系和异同熟悉标准库中生成器。二迭代器迭代器介绍迭代器用于从集合中取出元素的对象。若想再次迭代须重建迭代器。迭代器检查方式调用,。区别可迭代的对象不是迭代器。 导语:本文章记录了本人在学习Python基础之控制流程篇的重点知识及个人心得,打算入门Python的朋友们可以来一起学习并交流。 本文重点: 1、掌握可迭代的对象的...
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