Python迭代器

最近在看Python基础教程(第三版),是之前python课的课本,但是之前没读过,虽然python一直用得挺多,但重新读读收获还挺大。这里做个笔记。
先是迭代器是什么并简单实现一个迭代器,然后是实现了一些range()。后面本来想写生成器和八皇后问题,但是发现了一些很不错的博客,比我能写出来的好多了,把链接收藏在后面了。


​ 迭代器是像循环一样重复很多次,但不会像列表那样一次性全部生成,而是需要用的时候再生成,就节省了内存资源。有时可能只想一个个地获取值,而不是用列表一次性获取,列表可能占用太多内存,并且有时没办法使用列表,列表的长度会到无穷大。


1、根据基本定义实现一个迭代器类

简单的说,迭代器类中:

  • 定义__iter__和__next__两个方法
  • __iter__返回它自己,__next__返回下一个,没有可返回的就抛出StopIteration异常。
  • 迭代器对象Iterator就是字面意思,可以被迭代,比如可以调用next方法(一个迭代器对象it,next(it)就是it.__next__() ),比如可以放进for循环(for x in it)

根据上面描述可以简单写一个迭代器出来

class TestIterator:
    value = 0

    def __next__(self):  
        self.value += 1
        if self.value > 10:  # 到这个条件了没有可返回的了就抛出一个StopIteration异常
            raise StopIteration
        return self.value  # 每次返回下一个
    
    def __iter__(self):  # 这里返回它自己
        return self


if __name__ == '__main__':
    ti = TestIterator()
    print(list(ti))

运行的结果是:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]


2、稍微具体一点的__iter__和__next__

嗯于是就能知道了,关于__iter__和__next__:

实现了方法__iter__的对象是可迭代的,而实现了方法__next__的对象是迭代器。

方法__iter__返回一个迭代器,它是包含方法__next__的对象。

文档中也写得很清楚了,调用__next__时,迭代器应返回其下一个值。如果迭代器没有可供返回的值,则引发StopIteration异常。

Python迭代器

iter返回一个迭代器对象,即object.__iter__()。如果指定了sentinel(哨兵),这个迭代器将不断调用直到返回的是sentinel。
Python迭代器


3、for循环的原理,斐波那契数列的例子

然后再来一个斐波那契数列的例子,迭代器对象可以被放进for循环。

class Fibs:
    def __init__(self) -> None:
        self.a = 0
        self.b = 1

    def __next__(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return self.a
    
    def __iter__(self):
        return self


if __name__ == '__main__':
    fibs = Fibs()
    for f in fibs:  # 首先会执行__iter__方法获取返回值,就它自己,然后执行一次它的__next__方法,不断循环。
        if f > 1000:
            print(f)
            break

返回这个数列中第一个大于1000的数,是1597。


4、关于range()

(base) eisen@pop-os:~$ python3.8
Python 3.8.10 (default, Mar 15 2022, 12:22:08) 
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> v1 = range(20)
>>> dir(v1)
['__bool__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index', 'start', 'step', 'stop']

这里先看到v1里面只有__iter__,v1为可迭代对象Iterable,让v2 = v1.__iter__()

>>> v2 = v1.__iter__()
>>> dir(v2)
['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__length_hint__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

可以看到v2既有__iter__又有__next__为迭代器对象。range就是执行v1的__iter__获取到里面的迭代器对象v2,再执行v2的__next__方法...

>>> v2.__next__()
0
>>> v2.__next__()
1
>>> v2.__next__()
2
>>> v2.__next__()
3
>>> v2.__next__()
4
>>> v2.__next__()
5

到这里就能理解书上这段话了。
Python迭代器

于是实现一下range就很简单了,在实现的MyRange里面,__iter__方法就生成一个IterRange类的迭代器对象。

class IterRange():
    def __init__(self, num):
        self.num = num
        self.counter = -1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        self.counter += 1
        if self.counter == self.num:
            raise StopIteration()
        return self.counter


class MyRange():
    def __init__(self, num):
        self.num = num

    def __iter__(self):
        return IterRange(self.num)


v1 = MyRange(20)
for i in v1:
    print(i)

输出就是把0到19打印出来。


本来还想写后面的生成器和八皇后问题,但是发现了一些很不错的博客,我就没必要自己写了。这里收藏一下。

Python中生成器的原理,这一篇讲了生成器的使用方法,和详细的原理(里面有源码)

深入理解Python中的生成器,这一篇写了生成器的语法,以及它支持的方法close/send等。

python生成器和迭代器有这篇就够了,这篇写得很详细,后面还有补充itertools库的学习。

还记得八皇后的解法吗,这篇讲了个故事。

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