Python的基礎知識之迭代器

迭代：按照一定的順序訪問集合中的每一個元素，或者叫遍歷（其他語言叫做遍歷）；

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可迭代對象（Iterable）：能被迭代的對象，或者說直接作用于for循環(huán)的對象，可以通過for..in來遍歷的對象，比如數組（list）、元祖（tuple）字符串等；

迭代器（Iterator）：能作用于next() 函數，并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器，是惰性計算的序列（很重要）

1、判斷一個對象是可迭代對象呢？方法是通過collections模塊的Iterable類型判斷

2、判斷一個對象是否是迭代器Iterator對象

3、可迭代對象Iterable轉化為迭代器對象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性

A.惰性計算數據，節(jié)省內存

B.能記錄狀態(tài)，并通過next()函數執(zhí)行下一個狀態(tài)

C.具有可迭代性

2、集合數據類型如list、dict、str、tuple等是可迭代對象Iterable但不是迭代器Iterator，不過可以通過iter()函數轉化為一個Iterator對象

原因：Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用并不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。Iterator對象表示一個無限大的數據，集合是有限集合，假如被next()到最后就是沒有返回直接carsh

3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一種特殊的迭代器；

如果想了解更多Python知識，請查看

Python的基礎知識之生成器

Python的基礎知識之裝飾器

學無止境，學習Python的伙伴可以多多交流。

Python中的“迭代”詳解

迭代器模式：一種惰性獲取數據項的方式，即按需一次獲取一個數據項。

所有序列都是可以迭代的。我們接下來要實現一個 Sentence（句子）類，我們向這個類的構造方法傳入包含一些文本的字符串，然后可以逐個單詞迭代。

接下來測試 Sentence 實例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解釋器需要迭代對象 x 時，會自動調用iter(x)。

內置的 iter 函數有以下作用：

由于序列都實現了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代對象：使用內置函數 iter() 可以獲取迭代器的對象。

與迭代器的關系：Python 從可迭代對象中獲取迭代器。

下面用for循環(huán)迭代一個字符串，這里字符串 'abc' 是可迭代的對象，用 for 循環(huán)迭代時是有生成器，只是 Python 隱藏了。

如果沒有 for 語句，使用 while 循環(huán)模擬，要寫成下面這樣：

Python 內部會處理 for 循環(huán)和其他迭代上下文（如列表推導，元組拆包等等）中的 StopIteration 異常。

標準的迭代器接口有兩個方法：

__next__ ：返回下一個可用的元素，如果沒有元素了，拋出 StopIteration 異常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代對象的地方使用迭代器，如 for 循環(huán)中。

迭代器：實現了無參數的 __next__ 方法，返回序列中的下一個元素；如果沒有元素了，那么拋出 StopIteration 異常。Python 中的迭代器還實現了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下來使用迭代器模式實現 Sentence 類：

注意， 不要 在 Sentence 類中實現 __next__ 方法，讓 Sentence 實例既是可迭代對象，也是自身的迭代器。

為了“支持多種遍歷”，必須能從同一個可迭代的實例中獲取多個獨立的迭代器，而且各個迭代器要能維護自身的內部狀態(tài)，因此這一模式正確的實現方式是，每次調用 iter(my_iterable) 都新建一個獨立的迭代器。

所以總結下來就是：

實現相同功能，但卻符合 Python 習慣的方式是，用生成器函數代替 SentenceIteror 類。

只要 Python 函數的定義體中有 yield 關鍵字，該函數就是生成器函數。調用生成器函數，就會返回一個生成器對象。

生成器函數會創(chuàng)建一個生成器對象，包裝生成器函數的定義體，把生成器傳給 next(...) 函數時，生成器函數會向前，執(zhí)行函數定義體中的下一個 yield 語句，返回產出的值，并在函數定義體的當前位置暫停，。最終，函數的定義體返回時，外層的生成器對象會拋出 StopIteration 異常，這一點與迭代器協(xié)議一致。

如今這一版 Sentence 類相較之前簡短多了，但是還不夠慵懶。 惰性 ，是如今人們認為最好的特質。惰性實現是指盡可能延后生成值，這樣做能節(jié)省內存，或許還能避免做無用的處理。

目前實現的幾版 Sentence 類都不具有惰性，因為 __init__ 方法急迫的構建好了文本中的單詞列表，然后將其綁定到 self.words 屬性上。這樣就得處理整個文本，列表使用的內存量可能與文本本身一樣多（或許更多，取決于文本中有多少非單詞字符）。

re.finditer 函數是 re.findall 函數的惰性版本，返回的是一個生成器，按需生成 re.MatchObject 實例。我們可以使用這個函數來讓 Sentence 類變得懶惰，即只在需要時才生成下一個單詞。

標準庫提供了很多生成器函數，有用于逐行迭代純文本文件的對象，還有出色的 os.walk 函數等等。本節(jié)專注于通用的函數：參數為任意的可迭代對象，返回值是生成器，用于生成選中的、計算出的和重新排列的元素。

第一組是用于 過濾 的生成器函數：從輸入的可迭代對象中產出元素的子集，而且不修改元素本身。這種函數大多數都接受一個斷言參數(predicate)，這個參數是個 布爾函數 ，有一個參數，會應用到輸入中的每個元素上，用于判斷元素是否包含在輸出中。

以下為這些函數的演示：

第二組是用于映射的生成器函數：在輸入的單個/多個可迭代對象中的各個元素上做計算，然后返回結果。

以下為這些函數的用法：

第三組是用于合并的生成器函數，這些函數都可以從輸入的多個可迭代對象中產出元素。

以下為演示：

第四組是從一個元素中產出多個值，擴展輸入的可迭代對象。

以下為演示：

第五組生成器函數用于產出輸入的可迭代對象中的全部元素，不過會以某種方式重新排列。

下面的函數都接受一個可迭代的對象，然后返回單個結果，這種函數叫“歸約函數”，“合攏函數”或“累加函數”，其實，這些內置函數都可以用 functools.reduce 函數實現，但內置更加方便，而且還有一些優(yōu)點。

參考教程：

《流暢的python》 P330 - 363

python中的迭代器的理解？

9.9. 迭代器

現在你可能注意到大多數容器對象都可以用 for 遍歷:

for element in [1, 2, 3]:

print(element)

for element in (1, 2, 3):

print(element)

for key in {'one':1, 'two':2}:

print(key)

for char in "123":

print(char)

for line in open("myfile.txt"):

print(line, end='')

這種形式的訪問清晰、簡潔、方便。迭代器的用法在 Python 中普遍而且統(tǒng)一。在后臺， for 語句在容器對象中調用 iter() 。該函數返回一個定義了 __next__() 方法的迭代器對象，它在容器中逐一訪問元素。沒有后續(xù)的元素時， __next__() 拋出一個 StopIteration 異常通知 for 語句循環(huán)結束。你可以是用內建的 next() 函數調用 __next__() 方法；以下是其工作原理的示例:

s = 'abc'

it = iter(s)

it

next(it)

'a'

next(it)

'b'

next(it)

'c'

next(it)

Traceback (most recent call last):

File "

", line 1, in ?

next(it)

StopIteration

了解了迭代器協(xié)議的后臺機制，就可以很容易的給自己的類添加迭代器行為。定義一個 __iter__() 方法，使其返回一個帶有 __next__() 方法的對象。如果這個類已經定義了 __next__() ，那么 __iter__() 只需要返回 self:

python迭代器和生成器的區(qū)別

迭代器

迭代是Python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束，迭代器只能往前不會后退。

迭代器有兩個基本的方法：iter()和next()。

生成器

在Python中，使用了yield的函數被稱為生成器。

跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用于迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。

在調用生成器運行的過程中，每次遇到y(tǒng)ield時函數會暫停并保存當前所有的運行信息，返回yield的值，并在下一次執(zhí)行next()方法時從當前位置繼續(xù)運行。

調用一個生成器函數，返回的是一個迭代器對象。

迭代器與生成器之間的區(qū)別：

迭代器是一個更抽象的概念，任何對象，如果它的類有NEXTiter方法返回自己本身，對于string、list、dict、tuple等這類容器對象，使用for循環(huán)遍歷是很方便的。在后臺For語言對容器對象條用iter()函數，iter()是Python的內置函數。iter()會返回一個定義了next()方法迭代器對象，在容器中逐個訪問容器的元素，next()也是Python的內置函數，next()會拋出StopIteration異常。

生成器是創(chuàng)新迭代器的簡單而強大的工具，它們寫起來就好像正則函數，只是在需要返回數據的時候使用yield 語句。

迭代器協(xié)議，對象需要提供next()方法，它要么返回迭代中的下一項，要么就引起一個StopIteration異常，終止迭代。

可迭代對象，實現了迭代器協(xié)議對象。list、tuple、dict都是Iterable可迭代的對象，但不是Iterator迭代器對象。

python中的迭代是什么意思？

數學上面的定義:迭代公式就是指用現在的值，代到一個公式里面，算出下一個值，再用下一個值代入公式，如此往復地代。比如:x=(x+2/x)/2 你隨便拿一個x=10代入，得x=(10+2/10)/2=5.1，再代進去x=(5.1+2/5.1)/2=2.746，再代入得1.737，以此類推。

在python中，迭代式也可以是遞歸的調用，下面給你舉個例子:

def f(n):

if n == 0 or n == 1 or n == 2: return 1

else: return f(n-1) + f(n-2)

這就是一個簡單的第n項斐波那契數的求法，這里就用的是迭代式。另外的例子就是牛頓迭代法，采用逐次漸進的效果求出n的開方數，下面是例子:

def f(guess):

return guess ** 2

def fd(guess):

return 2 * guess

def SquareRootNR(x， epsilon):

guess = x / 2.0

diff = f(guess) - x

ctr = 1

while abs(diff) epsilon and ctr = 100:

guess = guess - diff / fd(guess)

diff = f(guess) - x

ctr += 1。

當前名稱：python函數迭代,python中的迭代法
本文路徑：http://chinadenli.net/article23/dsidjjs.html

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