Python函数进阶之迭代器的原理与使用详解

目录
  • 什么是迭代器
    • 概念
    • 特征
    • 惰性序列
    • 检查可迭代对象
  • 定义迭代器
    • 使用iter函数
    • 使用__iter__方法
  • 判断迭代器
    • 检查内置方法
    • 使用collections模块
  • 调用迭代器
    • 使用next方法和函数

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
res = '__iter__' in res_lst

print(res)  # True

# 存在__iter__方法,说明确实是一个可迭代对象

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))    # <class 'list'>
it = iter(lst)
print(type(it))     # <class 'list_iterator'>

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))    # <class 'list'>
it = lst.__iter__()
print(type(it))     # <class 'list_iterator'>

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____next__都存在。

产卡是可迭代对象。

# 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IteratorIterable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)  # StopIteration
print(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))  # 1
print(next(lst_it))  # 2
print(next(lst_it))  # 3

# 超出迭代器中的元素个数,就会报错
print(next(lst_it))  # StopIteration

# 如果要重新取出数据,就重置迭代器,重新定义一边迭代器就是重置迭代器
lst_it = iter(lst)

# 再次取出数据,使用__next__方法
print(lst_it.__iter__())  # 1
print(lst_it.__iter__())  # 2
print(lst_it.__iter__())  # 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

到此这篇关于Python函数进阶之迭代器的原理与使用详解的文章就介绍到这了,更多相关Python迭代器内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 详解Python中迭代器和生成器的原理与使用

    目录 1.可迭代对象.迭代器 1.1概念简介 1.2可迭代对象 1.3迭代器 1.4区分可迭代对象和迭代器 1.5可迭代对象和迭代器的关系 1.6可迭代对象和迭代器的工作机制 1.7自己动手创建可迭代对象和迭代器 1.8迭代器的优势 1.9迭代器的缺点和误区 1.10python自带的迭代器工具itertools 2.生成器 2.1生成器的创建方法 2.2生成器方法 2.3生成器的优势 2.4生成器应用场景 3.生成器节省内存.迭代器不节省内存 3.1可迭代对象 3.2迭代器 3.3生成器 3.

  • python迭代器,生成器详解

    目录 迭代器 生成器 总结 迭代器 聊迭代器前我们要先清楚迭代的概念:通常来讲从一个对象中依次取出数据,这个过程叫做遍历,这个手段称为迭代(重复执行某一段代码块,并将每一次迭代得到的结果作为下一次迭代的初始值). 可迭代对象(iterable):是指该对象可以被用于for-in-循环,例如:集合,列表,元祖,字典,字符串,迭代器等. 在python中如果一个对象实现了 __iter__方法,我们就称之为可迭代对象,可以查看set\list\tuple-等源码内部均实现了__iter__方法 如果

  • 稳扎稳打学Python之容器 可迭代对象 迭代器 生成器专题讲解

    目录 一.容器 1.什么是容器? 二.可迭代对象 1.什么是可迭代对象? 三.迭代器 四.序列 五.列表推导式 六.生成器 1.生成器的第一种创建方法:生成器表达式 2.生成器的第二种创建方法:yield 七.小结 今天就来给大家讲讲Python中的容器.可迭代对象.迭代器和生成器这些难理解的概念,让你的Python基础更上一层楼! 一.容器 1.什么是容器? 在Python中,容器是把多种元素组织在一起的数据结构,容器中的元素就可以逐个迭代获取.说白了,它的作用就像它的名字一样:用来存放东西(

  • Python 的迭代器与zip详解

    目录 关于迭代器 关于zip 总结: 首先抛出一个困扰本人许久的问题: nums = [1,2,3,4,5,6] numsIter = iter(nums) for _ in zip(*[numsIter]*3): print(_) print(list(numsIter)) 则控制台输出如何? 关于迭代器 1.对于支持迭代的集合对象,可以创建其迭代器对象.迭代器对象储存了可迭代对象的地址和遍历的位置,迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,所有的元素被访问完迭代器被消耗(仍然占地址),但清空储存

  • Python迭代器的实现原理

    目录 前言: 迭代器的创建 迭代器的底层结构 迭代器是怎么迭代元素的? 小结 前言: 在Python里面,只要类型对象实现了__iter__,那么它的实例对象就被称为可迭代对象(Iterable),比如字符串.元组.列表.字典.集合等等.而整数.浮点数,由于其类型对象没有实现__iter__,所以它们不是可迭代对象. from typing import Iterable print( isinstance("", Iterable), isinstance((), Iterable)

  • python三大器之迭代器、生成器、装饰器

    目录 迭代器 生成器 装饰器(非常实用!) 迭代器 聊迭代器前我们要先清楚迭代的概念:通常来讲从一个对象中依次取出数据,这个过程叫做遍历,这个手段称为迭代(重复执行某一段代码块,并将每一次迭代得到的结果作为下一次迭代的初始值).可迭代对象(iterable):是指该对象可以被用于for…in…循环,例如:集合,列表,元祖,字典,字符串,迭代器等. 在python中如果一个对象实现了 __iter__方法,我们就称之为可迭代对象,可以查看set\list\tuple…等源码内部均实现了__iter

  • 一文搞懂​​​​​​​python可迭代对象,迭代器,生成器,协程

    目录 设计模式:迭代 python:可迭代对象和迭代器 为什么要有生成器? python的生成器实现 协程 设计模式:迭代 迭代是一种设计模式,解决有序便利序列的问题.通用的可迭代对象需要支持done和next方法. 伪代码如下: while not iterator.done(): item = iterator.next() ..... python:可迭代对象和迭代器 python的可迭代对象需要实现__iter__()方法,返回一个迭代器.for循环和顶级函数iter(obj)调用obj

  • Python函数进阶之迭代器的原理与使用详解

    目录 什么是迭代器 概念 特征 惰性序列 检查可迭代对象 定义迭代器 使用iter函数 使用__iter__方法 判断迭代器 检查内置方法 使用collections模块 调用迭代器 使用next方法和函数 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

  • Python函数参数匹配模型通用规则keyword-only参数详解

    Python3对函数参数的排序规则更加通用化了,即Python3 keyword-only参数,该参数即为必须只按照关键字传递而不会有一个位置参数来填充的参数.该规则在处理人一多个参数是很有用的. keyword-only kword_only(1, 2, 3, c=4) print('-' * 20) kword_only(a=1, c=3) 示例结果: 1 (2, 3) 4 -------------------- 1 () 3 在 *args 之后的参数都需要在调用中使用关键字的方式传递,

  • Python学习笔记之迭代器和生成器用法实例详解

    本文实例讲述了Python学习笔记之迭代器和生成器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 迭代器和生成器 迭代器 每次可以返回一个对象元素的对象,例如返回一个列表.我们到目前为止使用的很多内置函数(例如 enumerate)都会返回一个迭代器. 是一种表示数据流的对象.这与列表不同,列表是可迭代对象,但不是迭代器,因为它不是数据流. 生成器 是使用函数创建迭代器的简单方式.也可以使用类定义迭代器 下面是一个叫做 my_range 的生成器函数,它会生成一个从 0 到 (x - 1) 的数字流:

  • Python设计模式之抽象工厂模式原理与用法详解

    本文实例讲述了Python设计模式之抽象工厂模式原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern):提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们的类 下面是一个抽象工厂的demo: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Andy' """ 大话设计模式 设计模式--抽象工厂模式 抽象工厂模式(Abstract Factory

  • Python函数的参数常见分类与用法实例详解

    本文实例讲述了Python函数的参数常见分类与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.形参与实参是什么? 形参(形式参数):指的是 在定义函数时,括号内定义的参数,形参其实就是变量名 实参(实际参数):括号内传入的值,实参其实就是变量的值 x,y是形参 def func(x,y): print(x) print(y) func(20,30) #20,30是实参 注意:实参值(变量的值)与形参(变量名)的绑定关系只在函数调用时才会生效/绑定在函数调用结束后就立刻解除绑定. 2.函数的参数 位置

  • Python函数可变参数定义及其参数传递方式实例详解

    本文实例讲述了Python函数可变参数定义及其参数传递方式.分享给大家供大家参考.具体分析如下: python中 函数不定参数的定义形式如下: 1.func(*args) 传入的参数为以元组形式存在args中,如: def func(*args): print args >>> func(1,2,3) (1, 2, 3) >>> func(*[1,2,3]) #这个方式可以直接将一个列表的所有元素当作不定参数 传入(1, 2, 3) 2.func( **kwargs)

  • Python函数中参数是传递值还是引用详解

    在 C/C++ 中,传值和传引用是函数参数传递的两种方式,在Python中参数是如何传递的?回答这个问题前,不如先来看两段代码. 代码段1: def foo(arg): arg = 2 print(arg) a = 1 foo(a) # 输出:2 print(a) # 输出:1 看了代码段1的同学可能会说参数是值传递. 代码段2: def bar(args): args.append(1) b = [] print(b)# 输出:[] print(id(b)) # 输出:4324106952 b

  • python函数的默认参数请勿定义可变类型详解

    目录 函数的默认参数请勿定义可变类型 可变类型和不可变类型 定义可变类型会有什么问题? 导致的原因 解决方法 关于可变类型作为默认参数时的注意点 测试:将可变类型列表换为字典 测试:来个不可变类型字符串 测试:元祖包个列表来 小结一下 函数的默认参数请勿定义可变类型 经常会看到这样一句代码警告: Default argument value is mutable 意思是告诉我们函数的定义中,使用可变类型做默认参数. 那为什么会有这个警告呢? 可变类型和不可变类型 可变类型(mutable):列表

  • Python函数进阶与文件操作详情

    目录 一.作业回顾 1.格式化输出与%百分号 2.字符串切片 3.字典的定义 二.引用变量与可变.非可变类型 1.引用变量 聊聊变量在内存底层的存储形式 如何验证Python中变量的引用关系 把一个变量赋予给另外一个变量的影响 2.Python中可变和非可变数据类型 问题1:在Python中一共有几种数据类型? 问题2:如何判断一个数据类型是可变类型还是非可变类型? 3.可变类型与非可变类型在函数中的应用 可变类型 不可变类型 三.函数递归(重点难点) 1.前言 2.递推算法 3.什么是递归算法

  • Python 异步协程函数原理及实例详解

    这篇文章主要介绍了Python 异步协程函数原理及实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一. asyncio 1.python3.4开始引入标准库之中,内置对异步io的支持 2.asyncio本身是一个消息循环 3.步骤: (1)创建消息循环 (2)把协程导入 (3)关闭 4.举例: import threading # 引入异步io包 import asyncio # 使用协程 @ asyncio.coroutine def

随机推荐