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Python迭代器的原理是什么及怎么使用

2023-06-30 07:06:03 873人浏览 独家记忆

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

这篇文章主要介绍了python迭代器的原理是什么及怎么使用的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python迭代器的原理是什么及怎么使用文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。什么是迭代器能被 next

这篇文章主要介绍了python迭代器的原理是什么及怎么使用的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python迭代器的原理是什么及怎么使用文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。

什么是迭代器

能被 next 指针调用,并不断返回下一个值的对象,叫做迭代器。表示为Iterator,迭代器是一个对象类型数据。

概念

迭代器指的是迭代取值的工具,迭代是一个重复的过程,每次重复都是基于上一次的结果而继续的,单纯的重复并不是迭代。

特征

迭代器并不依赖索引,而通过 next 指针迭代所有数据,一次只取一个值,大大节省空间。

惰性序列

惰性序列是指没有一次性的把所有数据都放在序列中,而是遍历一个放一个这样的序列,range对象和迭代器能够产生惰性序列。

检查可迭代对象

for循环的用于遍历可迭代对象,简单粗暴的来说,可以被for循环遍历的元素都是可迭代对象。for 循环能够遍历一切可迭代性数据的原因在于,底层调用了迭代器,通过next方法中的指针实现数据的获取。所以普通的非迭代器可迭代对象和迭代器之间的区别就是,一个不能直接使用next调用,一个可以被next指针调用。

再次重复一遍,可迭代对象不一定是迭代器,迭代器一定是一个可迭代对象

使用dir()函数可以查看一个数据中的所有的对象成员,如果包含有__iter__方法,说明就是一个可迭代对象。换句话说,__iter__方法的作用就是返回一个可迭代对象。

# 定义一个列表,列表是可迭代对象lst = [1, 2, 3, 4, 5]# 获取列表的所有成员res_lst = dir(lst)print(res_lst)'''['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__fORMat__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']'''# 查看是否存在__iter__方法res = '__iter__' in res_lstprint(res)  # True# 存在__iter__方法,说明确实是一个可迭代对象

定义迭代器

迭代器的表示方式是iterator

使用iter函数

使用 iter 函数将一个普通的可迭代对象转成迭代器。

lst = [1, 2, 3]print(type(lst))    # <class 'list'>it = iter(lst)print(type(it))     # <class 'list_iterator'>

使用__iter__方法

使用 __iter__ 内置方法实现可迭代对象转成迭代器。

lst = [1, 2, 3]print(type(lst))    # <class 'list'>it = lst.__iter__()print(type(it))     # <class 'list_iterator'>

判断迭代器

检查内置方法

存在__iter__方法说明是可迭代对象。存在 __next__ 方法说明是迭代器,因为迭代器可以使用next指针获取元素。

迭代器中,__iter____next__都存在。

产卡是可迭代对象。

# 列表lst = list()# 迭代器lst_it = iter(lst)# 迭代器中的所有成员res_lst = dir(lst_it)# 判断if '__iter__' in res_lst:print('lst_it是一个可迭代对象')if '__next__' in res_lst:print('lst_it是一个迭代器')'''结果:lst_it是一个可迭代对象lst_it是一个迭代器'''

使用collections模块

导入collections模块中的IteratorIterable类型可以判断是否是可迭代对象或者是迭代器。Iterator是迭代器类型数据。Iterable是可迭代对象类型数据。利用导入的数据类型配合isinstance函数就可以判断数据的类型。

lst = list()lst_it = iter(lst)# 判断是否是迭代器res = isinstance(lst_it, Iterator)print(res)  # True# 判断是否是可迭代对象res = isinstance(lst_it, Iterable)print(res)  # True

调用迭代器

调用迭代器的几种方法

  • 使用next函数或者是__next__内置方法一个一个、一遍一遍的获取其中的数据;

  • 使用for循环遍历出来;

  • 使用while循环配合next函数或者是__next__内置方法;

  • 强转成为其它的数据类型;

使用next方法和函数

调用迭代器使用next函数才可以取出其中的内容,next 在调用迭代器中的数据时单向不可逆的,是一条路走到黑的过程,如果调用超出迭代器中的元素个数,会报错StopIteration ,意为停止迭代。

# 因为lst本没有数据,所以无法取出数据lst = list()lst_it = iter(lst)res = next(lst_it)  # StopIterationprint(res)

取出迭代器中的数据,如果数据全部取出要重置迭代器才能再次取出。

lst = [1, 2, 3]lst_it = iter(lst)# 迭代器中一次只会取出一个数据print(next(lst_it))  # 1print(next(lst_it))  # 2print(next(lst_it))  # 3# 超出迭代器中的元素个数,就会报错print(next(lst_it))  # StopIteration# 如果要重新取出数据,就重置迭代器,重新定义一边迭代器就是重置迭代器lst_it = iter(lst)# 再次取出数据,使用__next__方法print(lst_it.__iter__())  # 1print(lst_it.__iter__())  # 2print(lst_it.__iter__())  # 3

关于“Python迭代器的原理是什么及怎么使用”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“Python迭代器的原理是什么及怎么使用”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注编程网Python频道。

--结束END--

本文标题: Python迭代器的原理是什么及怎么使用

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