Python中可迭代对象、迭代器以及iter()函数的两个用法详解

2023-03-12 08:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

在Python中，有这两个概念容易让人混淆。第一个是可迭代对象（Iterable），第二个是迭代器（Iterator），第三个是生成器（Generator），这里暂且不谈生成器。

可迭代对象

列表、元组、字符串、字典等都是可迭代对象，可以使用for循环遍历出所有元素的都可以称为可迭代对象（Iterable）。在Python的内置数据结构中定义了Iterable这个类，在collections.abc模块中，我们可以用这个来检测是否为可迭代对象

>>> from collections import Iterable >>> a = [1,2,3] >>> isinstance(a, Iterable) >>> True >>> b = 'abcd' >>> isinstance(b, Iterable) >>> True

这些数据结构之所以能称之为Iterable，是因为其内部实现了__iter__()方法，从而可迭代。当我们使用for循环时，解释器会调用内置的iter()函数，调用前首先会检查对象是否实现了__iter__()方法，如果有就调用它获取一个迭代器（接下来会讲）。加入没有__iter__()方法，但是实现了__getitem__()方法，解释器会创建一个迭代器并且按顺序获取元素。如果这两个方法都没有找到，就会抛出TypeError异常。下面我们自定义对象，分别实现这两个方法（getitem(), iter()）

class MyObj: def __init__(self, iterable): self._iterable = list(iterable) def __getitem__(self, item): return self._iterable[item] obj = MyObj([1,2,3]) for i in obj: print(i)

如上所示，这里没有实现__iter__方法，只实现了__getitem__方法，也使得Myobj称为可迭代对象。下面我们实现__iter__方法，这里使用了yield语法用来产出值（这里需要生成器的知识）

class MyObj: def __init__(self, iterable): self._iterable = list(iterable) def __iter__(self): index = 0 while True: try: yield self._iterable[index] except IndexError: break index += 1 obj = MyObj([1,2,3]) for i in obj: print(i)

这里同样让对象称为可迭代对象。

迭代器

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

如上图所示，迭代器（Iterator）继承可迭代（Iterable），迭代器必须实现__iter__方法和__next__方法。其中__next__方法用于产出下一个元素。由继承图可见，迭代器一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。我们使用iter(iterable)即可把可迭代对象转换成迭代器使用next(iterator)来获取迭代器的下一个值

>>> a = [3,4,5] >>> a >>> [3, 4, 5] >>> iter(a) >>> >>> iterator = iter(a) >>> next(iterator) >>> 3 >>> next(iterator) >>> 4 >>> next(iterator) >>> 5 >>> next(iterator) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in StopIteration

如上所示，因为对象实现了__next__方法，我们可以通过next(iterator)来获取迭代器的下一个值，直到没有值了，抛出StopIteration异常结束。

迭代器的背后

迭代器Iterator是一个抽象基类，它定义在_collections_abc.py中Iterator源码如下

class Iterator(Iterable): __slots__ = () @abstractmethod def __next__(self): 'Return the next item from the iterator. When exhausted, raise StopIteration' raise StopIteration def __iter__(self): return self @classmethod def __subclasshook__(cls, C): if cls is Iterator: return _check_methods(C, '__iter__', '__next__') return NotImplemented

可以看到，它实现了__subclasshook__方法，即不用显式继承Iterator，只需要实现__iter__和__next__方法即可称为Iterator的虚拟子类。这里凸现了Python的鸭子类型，实现特定的“协议”即可拥有某种行为。另外，它自己也定义了__iter__方法，当我们使用iter(Iterator)时直接返回自己，不做任何处理。

iter（）函数的两个用法

官方文档中给出了说明：

iter(iterable) -> iterator iter(callable, sentinel) -> iterator Get an iterator from an object. In the first form, the argument must supply its own iterator, or be a sequence. In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.

第一个用法：iter(iterable) -> iterator (把可迭代对象转换为迭代器)第二个用法：iter(callable, sentinel) -> iterator (第一个参数：任何可调用对象，可以是函数，第二个是标记值，当可调用对象返回这个值时，迭代器抛出StopIteration异常，而不产出标记值)

>>> from random import choice >>> values = [1,2,3,4,5,6,7] >>> def test_iter(): >>> return choice(values) >>> it = iter(test_iter, 2) >>> it >>> >>> for i in it: >>> print(i) >>> 7 >>> 1 >>> 7 >>> 3 >>> 1

上面代码的流程：test_iter函数从values列表中随机挑选一个值并返回，调用iter(callable, sentinel)函数，把sentinel标记值设置为2，返回一个callable_iterator实例，遍历这个特殊的迭代器，如果函数返回标记值2，直接抛出异常退出程序。这就是iter函数的鲜为人知的另一个用法。

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