Python中Iterator迭代器的使用杂谈


Posted in Python onJune 20, 2016

迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含一组元素,当执行next()操作时,返回其中一个元素;当所有元素都被返回后,生成一个StopIteration异常。

>>>a=[1,2,3]
>>>ia=iter(a)
>>>next(ia)
1
>>>next(ia)
2
>>>next(ia)
3
>>>next(ia)
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

ite()可以接受多种Python对象为参数,比如list,tuple, dict, set等,并将其转化为迭代器。迭代器可以用于for语句或in语句中。很多常用操作也是支持迭代器的,比如sum(), max()等。

>>> b=[4,5,6]
>>> ib=iter(b)
>>> for x in ib:
...   print(x)
...
4
5
6
>>> ic=iter(b)
>>> sum(ic)
15
>>> id=iter(b)
>>> max(ic)
6

毋庸置疑,迭代器有很多好处:

1.“流式”数据处理方式减少内存消耗:
比如处理文件,一下猛地把全部数据全部取出来放到内存里面进行处理会导致程序消耗大量内存,有时甚至没法做到,一般我们会一部分一部分的对文件内容进行处理:

for text_line in open("xx.txt"):
 print text_line

2.或者对xml文件进行处理的时候:

tree = etree.iterparse(xml, ['start', 'end'])
for event, elem in tree:
  if event == "end"
    result = etree.tostring(elem)
    elem.clear()
    print result

内置函数open返回的file对象和etree.iterparse序列化的xml tree都是可迭代对象,能够让我们渐进式地对文件的内容进行处理。

3.支持方便用for语句对数据进行消费:
python内置的一些常见的像类型像数组、列表甚至字符串等都是可迭代类型,这样我们就能方便for语句这个语法糖方便对数据进行消费,不需要自己记录索引位置,人肉循环:

for i in [1, 2, 3, 4]
 print i,

简单了解了一下迭代器的好处后,我们正正经经的聊聊python的迭代器模式。
在这里我们引入两个比较绕口的名词:可迭代对象和迭代器对象,个人觉得从这两个概念下手会对迭代器有比较好的理解。在放例子前先对这两个概念给一个不入流的解释:

可迭代对象:对象里面包含__iter()__方法的实现,对象的iter函数经调用之后会返回一个迭代器,里面包含具体数据获取的实现。
迭代器:包含有next方法的实现,在正确范围内返回期待的数据以及超出范围后能够抛出StopIteration的错误停止迭代。
放个例子边看边说:

class iterable_range:
  def __init__(self, n):
    self.n = n

  def __iter__(self):
    return my_range_iterator(self.n)

class my_range_iterator:
  def __init__(self, n):
    self.i = 0
    self.n = n

  def next(self):
    if self.i < self.n:
      i = self.i
      self.i += 1
      print 'iterator get number:', i
      return i
    else:
      raise StopIteration()

例子中的iterable_range是一个可迭代对象,所以我们也能够对它用for语句来进行迭代:

temp = my_range(10)
for item in temp:
  print item,

输出:

my iterator get number: 0
  0
  my iterator get number: 1
  1
  my iterator get number: 2
  2
  my iterator get number: 3
  3
  my iterator get number: 4
  4
  my iterator get number: 5
  5
  my iterator get number: 6
  6
  my iterator get number: 7
  7
  my iterator get number: 8
  8
  my iterator get number: 9
  9

大家可以仔细地看一下输出的日志:

  • 数据确实是“流式”处理的
  • iterator是真正在背后做事的人
  • for语句能够非常方便的迭代对象的数据。

可迭代对象其实更像是整个迭代器模式模式的上层,像一种约束一种契约一种规范,它能够保证自己能够返回一个在实际工作中干活的迭代器对象。for、sum等接受一个可迭代对象的方法都是遵循这样的规范:调用对象的__iter__函数,返回迭代器,对迭代器对象返回的每个值进行处理抑或需要一些汇总的操作。拿for举个例子:

iterator_object = iterable_object.__iter__()
while True:
  try:
    value = iterator_object.next()
  except StopIteration:
    # StopIteration exception is raised after last element
    break

  # loop code
  print value

for这个语法糖背后的逻辑差不多就是上面例子中代码所示的那样:首先获取可迭代对象返回的迭代器对象,然后调用迭代器对象的next方法获取每个值,在获取值的过程中随时检测边界-也就是检查是否抛出了StopIteration这样的错误,如果迭代器对象抛出错误则迭代停止(note:从这个例子可以看出,对于那些接受可迭代对象的方法,如果我们传一个单纯的迭代器对象其实也是无法工作的,可能会报出类似于TypeError: iteration over non-sequence的错误)。
当然了,一般在应用过程中我们不会将他们特意的分开,我们能够稍微对迭代器对象进行修改一下,添加__iter__方法的实现,这样对象本身就既是可迭代对象也是一个迭代器对象了:

class my_range_iterator:
   def __init__(self, n):
    self.i = 0
    self.n = n

   def __iter__(self):
    return self

   def next(self):
    if self.i < self.n:
      i = self.i

      self.i += 1
      print 'my iterator get number:', i
      return i
    else:
      raise StopIteration()

 for item in my_range_iterator(10):
   print item

输出:

 

my iterator get number: 0
  0
  my iterator get number: 1
  1
  my iterator get number: 2
  2
  my iterator get number: 3
  3
  my iterator get number: 4
  4
  my iterator get number: 5
  5
  my iterator get number: 6
  6
  my iterator get number: 7
  7
  my iterator get number: 8
  8
  my iterator get number: 9
  9
Python 相关文章推荐
python实现探测socket和web服务示例
Mar 28 Python
Python利用字典将两个通讯录文本合并为一个文本实例
Jan 16 Python
详解Python使用tensorflow入门指南
Feb 09 Python
Python实现爬虫设置代理IP和伪装成浏览器的方法分享
May 07 Python
selenium+python自动化测试之使用webdriver操作浏览器的方法
Jan 23 Python
Python中文编码知识点
Feb 18 Python
Python基础之条件控制操作示例【if语句】
Mar 23 Python
mac系统下Redis安装和使用步骤详解
Jul 09 Python
Python变量、数据类型、数据类型转换相关函数用法实例详解
Jan 09 Python
TensorFlow通过文件名/文件夹名获取标签,并加入队列的实现
Feb 17 Python
python进行参数传递的方法
May 12 Python
Python 使用SFTP和FTP实现对服务器的文件下载功能
Dec 17 Python
实例讲解Python编程中@property装饰器的用法
Jun 20 #Python
Python的包管理器pip更换软件源的方法详解
Jun 20 #Python
python3.5使用tkinter制作记事本
Jun 20 #Python
浅谈python抛出异常、自定义异常, 传递异常
Jun 20 #Python
python3 与python2 异常处理的区别与联系
Jun 19 #Python
浅谈Python的异常处理
Jun 19 #Python
qpython3 读取安卓lastpass Cookies
Jun 19 #Python
You might like
一个目录遍历函数
2006/10/09 PHP
PHP中10个不常见却非常有用的函数
2010/03/21 PHP
php旋转图片90度的方法
2013/11/07 PHP
PHP中的多行字符串传递给JavaScript的两种方法
2014/06/19 PHP
分享一个Laravel好用的Cache宏
2015/03/02 PHP
Laravel 5框架学习之Laravel入门和新建项目
2015/04/07 PHP
以实例全面讲解PHP中多进程编程的相关函数的使用
2015/08/18 PHP
PHP+swoole实现简单多人在线聊天群发
2016/01/19 PHP
php简单随机字符串生成方法示例
2017/04/19 PHP
仅IE支持clearAttributes/mergeAttributes方法使用介绍
2012/05/04 Javascript
Eclipse下jQuery文件报错出现错误提示红叉
2014/01/13 Javascript
node.js+Ajax实现获取HTTP服务器返回数据
2014/11/26 Javascript
jquery控制背景音乐开关与自动播放提示音的方法
2015/02/06 Javascript
jquery图片切换实例分析
2015/04/15 Javascript
浅谈Nodejs观察者模式
2015/10/13 NodeJs
js行号显示的文本框实现效果(兼容多种浏览器 )
2015/10/23 Javascript
JavaScript 拖拽实例代码
2016/09/21 Javascript
iscroll实现下拉刷新功能
2017/07/18 Javascript
JS实现按钮添加背景音乐示例代码
2017/10/17 Javascript
Node.js系列之发起get/post请求(2)
2019/08/30 Javascript
js实现带搜索功能的下拉框
2020/01/11 Javascript
[37:22]DOTA2上海特级锦标赛D组资格赛#2 Liquid VS VP第一局
2016/02/28 DOTA
基于Python安装pyecharts所遇的问题及解决方法
2019/08/12 Python
Django框架模板用法入门教程
2019/11/04 Python
django 简单实现登录验证给你
2019/11/06 Python
python统计函数库scipy.stats的用法解析
2020/02/25 Python
python实现将中文日期转换为数字日期
2020/07/14 Python
维氏瑞士军刀英国网站:Victorinox英国
2019/07/04 全球购物
老公保证书范文
2014/04/29 职场文书
上班迟到检讨书
2014/09/15 职场文书
2014年团队工作总结
2014/11/24 职场文书
报名委托书
2015/01/29 职场文书
红色影片观后感
2015/06/18 职场文书
学习商务礼仪心得体会
2016/01/22 职场文书
奖学金发言稿(范文)
2019/08/21 职场文书
详解OpenCV获取高动态范围(HDR)成像
2022/04/29 Python