Python 迭代器Iterator详情

前言

当我们需要对列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）的元素进行遍历时，其实Python内部都是启动迭代器来完成操作的。

迭代器（Iterator）并非Python独有的，在C 和Java中也出现了此概念。迭代器可以帮助我们解决面对复杂的数据场景时，快速简便的获取数据。

1. 什么是迭代器？

• 迭代器是一个表示数据流的对象，当我们调用next()方法时会返回容器中的下一个值
• 迭代器中包含__iter__和__next__()方法。通过__iter__方法可以返回迭代器对象本身的方法。__next__()方法会使cur指针始终指向当前位置，即返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则会抛出StopIteration异常。
• 迭代器(iterator)也是可迭代的对象（iterable）

2. 迭代器类型

• Python中支持容器进行迭代，同时也提供迭代器协议支持用户自定义类进行迭代
• 容器迭代器：container.__iter__()方法实现容器对象迭代
• 迭代器协议：__iter__()方法和__next__()方法
• __iter__()：返回迭代器本身，容器可以与for...in结合使用
• __next__()：返回迭代器返回下一项

3. 迭代器分类

容器迭代器

data = [1,2,3,4]
it = iter(data)
print(next(it))
print(next(it))

• Python中提供的内置容器有：list、tuple、dictionary 和 set都是可迭代对象
• 调用iter()方法获取对应的迭代对象
• 调用next()方法获取迭代对象下一项值。每一次调用next之后，会自动往后移到到一位，获取后面一位的数据。

遍历迭代器

for i in it:
    print(i)

对于可迭代对象，我们也可以使用for...in来进行迭代

自定义迭代器

class Myiter:
    def __init__(self,times):
        self.times = times
    def __iter__(self):
        self.n = 0
        return self
    def __next__(self):
        if self.n <= self.times:
           result = 3 ** self.n
            self.n  = 1
            return result
        else:
            raise StopIteration
data = Myiter(4)
it = iter(data)
# 第1次
print(next(it))
# 第2次
print(next(it))
# 第3次
print(next(it))
# 第4次
print(next(it))
# 第5次
print(next(it))
# 第6次，超出范围触发StopIteration
print(next(it))
...
1
3
9
27
81
Traceback (most recent call last):
  File "E:\workspace\uiat\cookbooks\tester.py", line 67, in <module>
    print(next(it))
  File "E:\workspace\uiat\cookbooks\tester.py", line 51, in __next__
    raise StopIteration
StopIteration
...

• 创建的对象/类需要实现 __iter__() 和 __next__()两个方法即可作为迭代器
• 迭代器中__iter__()返回迭代器本身方法
• 迭代器中__next__()方法允许进行其他操作，但是必须返回迭代器的下一项
• 为了防止迭代永远进行下去，Python提供stopIterator语句，终止迭代

总结

本期，我们对Python Iterator迭代器由__iter__()方法和__next__()方法组成。迭代器分为Iterator和iteratable两种，因此迭代器本身也是可迭代对象的。

迭代器分为容器迭代和自定义迭代。

到此这篇关于Python 迭代器Iterator详情的文章就介绍到这了,更多相关Python Iterator内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！