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Python内置类型(5)--迭代器类型

2017-12-18 09:20 941 查看

指能够被内置函数

next

调用并不断返回下一个值，直到最后抛出

StopIteration

错误表示无法继续返回下一个值的对象称为迭代器(

Iterator

)

其实以上的说法只是侠义上的迭代器的定义，在python中，迭代器还需要实现可迭代接口(

Iterable

)，可迭代接口需要返回的是一个迭代器对象，这样迭代器就能够被

for

语句进行迭代。

迭代器对象初步认知

在

python

中，没有内置迭代器类型的对象，但是可以通过内置函数

iter

将

str

、

tuple

、

list

、

dict

、

set

等类型转换成一个迭代器对象。

>>> s = 'abc'
>>> next(s)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#27>", line 1, in <module>
next(s)
TypeError: 'str' object is not an iterator
# 以上报错信息可以看出`str`不是迭代器
>>> it_s = iter(s)
>>> next(it_s)
'a'
>>> next(it_s)
'b'
>>> next(it_s)
'c'
>>> next(it_s)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#31>", line 1, in <module>
next(it_s)
StopIteration
# 以上报错信息可以看出`iter(str)`是迭代器

通过不断的调用

next(iterator)

方法来获取下一个值，这样其实不怎么方便，

python

提供了更为简洁的方法，即

for

循环。

for

循环每执行一次即相当于调用了一次

next(iterator)

方法，直到捕获到

StopIteration

异常退出循环。

>>> it_s = iter(s)
>>> for c in it_s:
print(c)

a
b
c

# 以上的例子是使用for循环遍历迭代器

模块

collections

中的类型

Iterator

就是迭代器的抽象基类，所有的迭代器都是

Iterator

的实例。即如果一个对象是

Iterator

的实例，则说明此对象是迭代器。

from collections import Iterator

>>> isinstance(s,Iterator)
False

>>> isinstance(it_s,Iterator)
True

# 以上信息证实了`str`不是迭代器，而`iter(str)`是迭代器

如何自己实现一个迭代器

根据

python

鸭子类型的特性，我们自定义的类型中，只要实现了

__next()__

方法，该方法在每次被调用时不断返回下一个值，直到无法继续返回下一个值时抛出

StopIteration

异常即可(

next(iterator

)实际上调用的是iterator内部的

__next()__

方法)。

定义自己的迭代器

>>> class MyIter():

def __init__(self,max_value):
self.current_value = 0
self.max_value = max_value

def __next__(self):
if self.current_value < self.max_value:
result = self.current_value
self.current_value += 1
return result
else:
raise StopIteration

验证

next

方法是否不停返回下一个值

>>> my_iter = MyIter(3)
>>> next(my_iter)
0
>>> next(my_iter)
1
>>> next(my_iter)
2
>>> next(my_iter)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#31>", line 1, in <module>
next(my_iter)
StopIteration

验证对象是否可以用于

for

循环

>>> my_iter = MyIter(3)
>>> for i in my_iter:
print(i)

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
for i in my_iter:
TypeError: 'MyIter' object is not iterable

验证对象是否是

Iterator

实例

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(my_iter,Iterator)
False

从上面的验证可以看出仅仅实现

__next()__

方法的对象还不是迭代器，真正的迭代器还需要实现一个可迭代接口

Iterable

。

Iterator

和

Iterable

的关系

在模块

collections

中的类型

Iterator

就是迭代器的抽象基类，其实它里面还定义了类型

Iterable

，它是可迭代对象的抽象基类。先分别通过

help

命令查看他们的定义：

>>> from collections import Iterator, Iterable
>>> help(Iterator)
Help on class Iterator in module collections.abc:

class Iterator(Iterable)
|  Method resolution order:
|      Iterator
|      Iterable
|      builtins.object
|
|  Methods defined here:
|
|  __iter__(self)
|
|  __next__(self)
|      Return the next item from the iterator. When exhausted, raise StopIteration
|
|  ----------------------------------------------------------------------
|  Class methods defined here:
|
|  __subclasshook__(C) from abc.ABCMeta
|      Abstract classes can override this to customize issubclass().
|
|      This is invoked early on by abc.ABCMeta.__subclasscheck__().
|      It should return True, False or NotImplemented.  If it returns
|      NotImplemented, the normal algorithm is used.  Otherwise, it
|      overrides the normal algorithm (and the outcome is cached).
|
|  ----------------------------------------------------------------------
|  Data and other attributes defined here:
|
|  __abstractmethods__ = frozenset({'__next__'})

>>> help(Iterable)
Help on class Iterable in module collections.abc:

class Iterable(builtins.object)
|  Methods defined here:
|
|  __iter__(self)
|
|  ----------------------------------------------------------------------
|  Class methods defined here:
|
|  __subclasshook__(C) from abc.ABCMeta
|      Abstract classes can override this to customize issubclass().
|
|      This is invoked early on by abc.ABCMeta.__subclasscheck__().
|      It should return True, False or NotImplemented.  If it returns
|      NotImplemented, the normal algorithm is used.  Otherwise, it
|      overrides the normal algorithm (and the outcome is cached).
|
|  ----------------------------------------------------------------------
|  Data and other attributes defined here:
|
|  __abstractmethods__ = frozenset({'__iter__'})

通过上面的代码，可以清楚的看出迭代器类型

Iterator

继承自可迭代类型

Iterable

，可迭代

Iterable

继承自

object

基类，迭代器

Iterator

类型包含

__iter()__

和

__next()__

方法，而可迭代类型

Iteratble

仅仅包含

__iter__()

。可迭代对象，通过

__iter()__

返回一个迭代器对象，迭代器对象的

__next()__

方法则实际用于被循环。

完善自己实现一个迭代器

我们现在再将

MyIter

类型实现可迭代接口

Iterable

，即实现

__iter__()

方法。

>>> class MyIter():

def __init__(self,max_value):
self.current_value = 0
self.max_value = max_value

def __iter__(self):
return self

def __next__(self):
if self.current_value < self.max_value:
result = self.current_value
self.current_value += 1
return result
else:
raise StopIteration

验证对象是否可以用于

for

循环

>>> my_iter = MyIter(3)
>>> for i in my_iter:
print(i)

0
1
2

验证对象是否是

Iterator

实例

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(my_iter,Iterator)
True

总结

凡是可作用于

for

语句循环的对象都是

Iterable

可迭代类型。

凡是可作用于

next()

函数的对象都是

Iterator

迭代器类型。

str

、

tuple

、

list

、

dict

、

set

等类型是

Iterable

可迭代类型，但不是

Iterator

迭代器；通过

Iterable

可迭代类型的

__iter()__

方法可以获得一个

Iterator

迭代器对象，从而使得它们可以被for语句循环。

Python

的

for

循环本质上就是通过调用

Iterable

可迭代对象的

__iter()__

方法获得一个

Iterator

迭代器对象,然后不断调用

Iterator

迭代器对象

__next()__

方法实现的。

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