Python 函数进阶-迭代器（python培训）

Python 函数进阶-迭代器（python培训）

迭代器

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# 存在__iter__方法，说明确实是一个可迭代对象res = '__iter__' in res_lstprint(res) # True

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)) # it = iter(lst)print(type(it)) #

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)) # it = lst.__iter__()print(type(it)) #

生成器

见 ​​生成器​​详细说明。

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__​​​和​​__next__​​都存在。

# 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​​Iterator​​​和​​Iterable​​​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# 迭代器中的数据是一次性的，不能重复使用# 如果需要重复使用迭代器，可以重置迭代器（重新定义一遍迭代器）lst_it = lst.__iter__() # 使用内置方法__iter__()也可以# 然后再次取出数据，也可以使用内置方法__next__()取值print(lst_it.__next__()) # 1print(lst_it.__next__()) # 2print(lst_it.__next__()) # 3

总结

使用next函数调用使用for循环遍历强转成为其它的数据类型（实测容器都可以转成迭代器，但是迭代器只有转成列表才会有内容）next函数配合循环遍历

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