Python 函数进阶-迭代器

迭代器

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
# 存在__iter__方法，说明确实是一个可迭代对象
res = '__iter__' in res_lst
print(res)  # True

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'>

生成器

见 生成器详细说明。

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__和__next__都存在。

# 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Iterator和Iterable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

1. 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；
2. 使用for循环遍历出来；
3. 使用while循环配合next函数或者是__next__内置方法；
4. 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

# 迭代器中的数据是一次性的，不能重复使用
# 如果需要重复使用迭代器，可以重置迭代器（重新定义一遍迭代器）
lst_it = lst.__iter__()  # 使用内置方法__iter__()也可以


# 然后再次取出数据，也可以使用内置方法__next__()取值
print(lst_it.__next__())  # 1
print(lst_it.__next__())  # 2
print(lst_it.__next__())  # 3

总结

1. 使用next函数调用
2. 使用for循环遍历
3. 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）
4. next函数配合循环遍历