发布时间:2019-07-23 09:43:37编辑:auto阅读(1260)
先说一些概念性的东西:
__iter__
的对象叫可迭代对象;有__next__
方法的可迭代对象叫迭代器。for in
语句中;可以使用成员运算符(in
,not in
)。iter
函数把一个可迭代对象封装成迭代器。我们验证一下上面所说的概念是否正确?那我们就以列表为例:
# 验证列表是否有__iter__属性
In [1]: lst = [1, 2, 3]
In [2]: lst.__iter__
Out[2]: <method-wrapper '__iter__' of list object at 0x7f2e726e2288>
# 验证列表是否有__next__属性
In [4]: lst.__next__
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-71baddd858f2> in <module>()
----> 1 lst.__next__
AttributeError: 'list' object has no attribute '__next__'
我们使用iter
函数把列表转换成迭代器:
In [5]: iter01 = iter(lst)
In [6]: iter01.__next__
Out[6]: <method-wrapper '__next__' of list_iterator object at 0x7f2e7245b160>
In [7]: iter01.__next__()
Out[7]: 1
In [8]: iter01.__next__()
Out[8]: 2
In [9]: iter01.__next__()
Out[9]: 3
In [10]: iter01.__next__()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-55a996828c04> in <module>()
----> 1 iter01.__next__()
StopIteration:
迭代器是一种封装。迭代器并非惰性求值,那迭代器有何用途呢?
lst = list(range(3))
lst
next(lst)
it = iter(lst)
lst = [
['温度', 28, 29, 32, 35, 30, 29, 27],
['湿度', 30, 35, 45, 50, 39, 35, 30]
]
for seq in lst:
it = iter(seq)
name = next(it)
print(name)
for x in it:
print(x)
# 输出结果为:
温度
28
29
32
35
30
29
27
湿度
30
35
45
50
39
35
30
对于上面的例子,我们完全可以使用遍历列表也可以实现,但是使用列表遍历会占用更多的内存。
以菲波那切数列为例,以类的方式实现:
from itertools import islice
In [74]: class Fib:
...: def __init__(self):
...: self.prev = 0
...: self.curr = 1
...: def __iter__(self):
...: return self
...: def __next__(self):
...: value = self.curr
...: self.curr += self.prev
...: self.prev = value
...: return value
...:
In [75]: f = Fib()
In [76]: list(islice(f, 0, 10))
Out[76]: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
iter
函数把可迭代对象转化为迭代器,next
函数从迭代器取出下一个元素。迭代器会保存一个指针,指向可迭代对象的当前元素。调用next
函数的时候,会返回当前元素,并且把指针指向下一个元素。当没有下一个元素的时候,会抛出StopIteration
异常。
for in
循环对于可迭代对象:首先调用iter
方法转化为迭代器,然后不断的调用next
方法,直到抛出StopIteration
异常。
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19106
17630
5460°
6043°
5567°
5634°
6569°
5372°
5372°
5880°
5853°
7165°