Python——迭代器

时间:2020-03-24
本文章向大家介绍Python——迭代器,主要包括Python——迭代器使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

一、迭代器介绍

  • 迭代器指的是迭代取值的工具,迭代是一个从重复的过程,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

    # 单纯的循环不是迭代
    while True:
        name = input()
    
    # 重复且迭代(迭代取值)
    l=['umi','rem','ram']
    i=0
    while i < len(l):
        print(l[i])
        i+=1
        
    # 迭代器设计用来取值的工具,而涉及到把多个值循环取出来的类型
    # 有:列表、字符串、元组、字典、集合、文件
    
    # 上述迭代取值的方式只适用于有索引的数据类型(有序类型):列表、字符串、元组
    # 为了解决索引迭代取值的局限性,python必须提供一种不依赖于索引的取值方式,这就是迭代器
    
    

1.1 可迭代对象

  • 但凡内置有 __iter__ 方法的都称之为可迭代对象

    s1=''
    # s1.__iter__()
    l=[]
    # l.__iter__()
    t=(1,)
    # t.__iter__()
    d={'a':1}
    # d.__iter__()
    set1={1,2,3}
    # set1.__iter__()
    with open('a.txt',mode='r') as f:
        # f.__iter__()
        pass
    # 调用可迭代对象下的__iter__方法会将其转换成迭代器对象
    d={'a':1,'b':2,'c':3}
    d_iterator = d.__iter__()
    # print(d_iterator)
    '''
    print(d_iterator.__next__())
    print(d_iterator.__next__())
    print(d_iterator.__next__())
    print(d_iterator.__next__()) # 抛出异常StopIteration表示取值去干净了
    '''
    while True:
        try:
            print(d_iterator.__next__())
        except StopIteration:
            break
    print('=======》》》') # 在一个迭代器取值取完的情况下,在对其取值取不到
    d_iterator = d.__iter__()
    while True:
        while True:
        try:
            print(d_iterator.__next__())
        except StopIteration:
            break
            
    # 对有索引类型进行迭代取值
    l=[1,2,3,4,5]
    l_iterator=l.__iter__()
    
    while True:
        try:
            print(l_iterator.__next__())
        except StopIteration:
            break
    

1.2迭代器对象

  • 调用可迭代对象下的 __iter__ 方法会将其转换成迭代器对象
  • 通过 __next__ 方法来获取迭代器对象的值
  • 当迭代器对象中的值结束,抛出 StopIteration 的异常,代表无值可取,迭代结束

1.3 可迭代对象与迭代器对象详解

  • 1.3.1 可迭代对象("可以转换成迭代器的对象"):内置有 __iter__ 方法的对象

    # 可迭代对象.__iter__():得到迭代器对象
    
  • 1.3.2 迭代器对象:内置有 __next__ 方法并且内置有 __iter__ 方法的对象

    # 迭代器对象.__next__(): 得到迭代器的下一个值
    # 迭代器对象.__iter__(): 得到迭代器本身,简单来说就是调了没调一个样
    dic={'a':1,'b':2,'c':3}
    
    dic_iterator=dic.__iter__()
    print(dic_iterator is dic_iterator.__iter__().__iter__().__iter__())
    
    # 可迭代对象:字符串、列表、元组、字典、集合
    # 迭代器对象:文件
    '123'.__iter__()
    
    [1,2,3].__iter__()
    
    (1,2,3).__iter__()
    
    {'a':1}.__iter__()
    
    {1,2,3}.__iter__()
    
    with open('a.txt',mode='w') as f:
        f.__iter__()
        f.__next__()
    

二、for循环原理

  • for循环可以称之为叫迭代器循环
d={'a':1,'b':2,'c':3}

'''
1、d.__iter__()得到一个迭代器对象
2、迭代器对象.__next__()拿到一个返回值,然后将该返回值赋值给k
3、循环步骤2,直到抛出StopIteration异常for循环会捕捉异常然后结束循环
'''
for k in d:
    print(k)
    
with open('a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') as f:
    for line in f: # f.__iter__()
        print(line)


list('hello') #原理同for循环

三、迭代器的优缺点

3.1 优点

  • 3.1.1 为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式。

  • 3.1.2 惰性计算:迭代器对象表示的是一个数据流,可以只在需要时才去调用next来计算出一个值,就迭代器本身来说,同一时刻在内存中只有一个值,因而可以存放无限大的数据流,而对于其他容器类型,如列表,需要把所有的元素都存放于内存中,受内存大小的限制,可以存放的值的个数是有限的。

3.2 缺点

  • 3.2.1 除非取尽,否则无法获取迭代器的长度
  • 3.2.2 只能取下一个值,不能回到开始,更像是‘一次性的’,迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽,否则就会停留在某个位置,等待下一次调用next;若是要再次迭代同个对象,你只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象,如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器,必然只会有一个循环能取到值。

原文地址:https://www.cnblogs.com/guanxiying/p/12559171.html