python迭代对象有哪些迭代 python

转载

编程之翼 2023-08-06 11:50:48

文章标签 python迭代对象有哪些迭代器迭代 python 文章分类 Python 后端开发

深入理解python迭代

作者： Trey Hunner

¹本文内容说明

²本文的python运行环境说明

一、什么是迭代
（斜体字内容来自百度百科）迭代，就是重复反馈的活动，目的通常是为了逼近所需的目标，每一次重复成为一次迭代。每一次迭代的结果都会作为下一次的初始值。
对计算机特定程序中需要反复执行的子程序，进行一次重复，即重复执行程序中的循环，直到满足某种条件为止，亦称为迭代。

我的理解：python中的迭代，按上面的定义，需要反复执行的子程序就是next()，满足的条件就是StopIteration这个TypeError产生。

二、python中的for循环
python中，没有用索引形成的for循环，例如：

for (i = 0, i < = 10, i++)

python中的循环，是for each in形式的循环：

for number in numbers:

三、可迭代和序列

python中的序列，包括列表（list）、元组（tuple）和字符串（string）；
迭代意味着循环，可迭代意味着可循环可遍历，反之，可循环可遍历意味着可迭代；
所有python中的序列，都是可遍历的，也就是可迭代的；
python中，除了序列外，字典、集合、文件以及生成器，都是可迭代的。

四、迭代器
“迭代器”就是可以驱动“可迭代对象”的“东西”。python中，可以使用iter()函数获取“”可迭代对象的“迭代器”
一旦获得“迭代器”，就可以将它传递给内置的next()函数，获取它的下一项。

"""首先定义一个numbers列表，然后通过生成器表达式
生成一个生成器对象squares"""
>>> numbers = [1, 2, 3. 4. 5]
>>> squares = （number ** 2 for number in numbers）
#my_iter是生成器squares的迭代器
#由iter函数生成
>>> my_iter = iter(squares)
>>> my_iter
>>> <list_iterator object at 0x10a9ba208>
#next函数返回迭代器my_iter的下一项
>>> next(my_iter)
1
>>> next(my_iter)
4
>>> next(my_iter)
9
>>>

迭代器是有“状态的”，一旦消耗了一项，它就会“消失”，也就是说，每调用一次迭代器，就消耗一个迭代器，直到产生一个StopIteration异常

>>> next(my_iter)
16
>>> next(my_iter)
25
>>> next(my_iter)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>>

再看下面这个例子：

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> squares = (number ** 2 for number in numbers)
>>> next(squares)
1
>>> next(squares)
4
>>> for number in squares:
...     print(number)
... 
9
16
25
>>>

为什么结果是这样？for循环只输出了9、16和25？
因为在第3行和第5行，两次next函数调用，使得squares的迭代器（因为squares是生成器，而生成器本身也是迭代器）“消失了”2个，只剩下了后面的3个。
结合上面对“可迭代对象”及“迭代器”的讨论，可以对python的for循环作如下理解：

Created with Raphaël 2.2.0 开始从给定的可迭代对象获得迭代器反复从迭代器中获取下一项是否得到一个StopIteration异常？结束 yes no

下面这段代码“定义”了python的for：

def funky_loop(iterable, action_todo):
	iterator = iter(iterable)
	done_looping = False
	while not done_looping:
		try:
			item = next(iterator)
		except StopIteration:
			done_looping = True
		else:
			action_todo(item)

五、迭代器协议
迭代器协议（Iterator Protocol），定义了iter和next如何工作，python中所有形式的迭代都是由迭代器协议驱动的。
“生成器”本身就是迭代器（可以用next获取下一项），也可以用for循环遍历，这就引出一个概念：迭代器是可迭代的，当我们在迭代器上使用iter时，iter返回迭代器自己，但迭代器与可迭代对象不同的是：迭代器对象没有长度，不能被索引。

"""next()"""
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> squares = (number **2 for number in numbers)
>>> next(squares)
1
>>> next(squares)
4
>>> next(squares)
9

"""for"""
>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> squares = (number **2 for number in numbers)
>>> for square in squares:
...     print(square)
... 
1
4
9
16
25
>>>

"""len"""
>>> len(squares)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'generator' has no len()
>>> my_iter = iter(squares)
>>> len(my_iter)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'generator' has no len()
>>>