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迭代器：初探

Python 学习的人都知道，Python 中存在两种循环语句：while 和 for。for 循环可以用于 Python 中的任何序列，包括列表、元组、字符串。

\>>> for x in \[2013, 14, 15926\]: print(x, end=' ')
...
2013 14 15926
>>>
>>> for x in (2021, 2022, 2023): print(x, end='->')
...
2021->2022->2023->
>>> for x in 'HelloWorld': print(x, end=' ')
...
H e l l o W o r l d

实际上，for 循环还能使用于任何可迭代对象。可迭代对象在 Python 中是新颖特别的概念，但实际上就是序列概念的通用化：如果对象时实际保存的序列，或者可以在迭代工具中（如 for 循环）一次产生一个结果的对象，就看做可迭代的。可以说，Python 中迭代器无处不在。

什么是迭代器？

Python 中的迭代器是一个对象，用于迭代列表、元组、字典和集合等可迭代对象。Python 迭代器对象必须实现两个特殊的方法：__iter__()和__next__()方法：

• 使用 __iter__() 方法初始化迭代器对象
• 使用 __next__() 方法进行迭代。

通过迭代器进行迭代

iter()函数依次调用 __iter__()方法，返回一个迭代器。我们使用 next() 函数手动遍历迭代器的所有项。

当我们到达终点并且没有更多数据要返回时，它将引发 StopIteration异常。

下面是一个例子:

\# define a list
my\_list = \[2013, 14, 15926\]# get an iterator using iter()
my\_iter = iter(my\_list)
# iterate through it using next()# Output: 2013
print(next(my\_iter))# Output: 14
print(next(my\_iter))# next(obj) is same as obj.\_\_next\_\_()
# Output: 15926
print(my\_iter.\_\_next\_\_())
# This will raise error, no items left
next(my\_iter)

依次执行上面的代码，输出如下：

2013
14
15926
Traceback (most recent call last):
File “”, line 24, in
next(my_iter)
StopIteration

一种更优雅的自动迭代方式是使用 for 循环。使用它，我们可以迭代任何可以返回迭代器的对象，例如列表、字符串、文件等。

\>>> for element in my\_list:
... print(element)
...
2013
14
15926

迭代器 for 循环的工作

正如我们在上面的示例中看到的，for 循环能够自动遍历列表。

实际上 for 循环可以迭代任何可迭代对象。让我们仔细看看 for 循环是如何在 Python 中实际实现的。

for element in iterable:
# do something with element

实际实现为:

\# create an iterator object from that iterable
iter\_obj = iter(iterable)# infinite loop
while True:
try:
# get the next item
element = next(iter\_obj)
print(element)
# do something with element
except StopIteration:
# if StopIteration is raised, break from loop
break

所以在内部，for 循环通过在可迭代对象上调用 iter()创建一个迭代器对象 iter_obj。具有讽刺意味的是，这个 for 循环实际上是一个无限的 while 循环。

在循环内部，它调用 next()来获取下一个元素并使用该值执行 for 循环的主体。在所有项目耗尽后，StopIteration被引发，内部捕获并结束循环。请注意，任何其他类型的异常都会通过。

构建自定义迭代器

在 Python 中从头开始构建迭代器很容易。我们只需要实现 __iter__() 和 __next__() 方法。

__iter__() 方法返回迭代器对象本身。如果需要，可以执行一些初始化。

__next__() 方法必须返回序列中的下一项。在到达终点时以及在随后的调用中，它必须引发 StopIteration。

class PowTwo:
"""Class to implement an iterator
of powers of two"""
def \_\_init\_\_(self, max=0):
self.max = maxdef \_\_iter\_\_(self):
self.n = 0
return self
def \_\_next\_\_(self):
if self.n <= self.max:
result = 2 \*\* self.n
self.n += 1
return result
else:
raise StopIteration
# create an object
numbers = PowTwo(3)
# create an iterable from the object
i = iter(numbers)
# Using next to get to the next iterator element
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))

输出结果：

1
2
4
8
Traceback (most recent call last):
File “/Users/yuzhou_1su/go/src/iterdemo.py”, line 32, in
print(next(i))
StopIteration

我们还可以使用 for 循环来迭代我们的迭代器类。

\>>> for i in PowTwo(5):
... print(i)
...
1
2
4
8
16
32

Python 无限迭代器

迭代器对象中的项目不必耗尽。可以有无限的迭代器（永远不会结束）。在处理此类迭代器时，我们必须小心。

这是一个演示无限迭代器的简单示例。

内置函数 iter()可以使用两个参数调用，其中第一个参数必须是可调用对象（函数），第二个参数是哨兵。迭代器调用这个函数，直到返回的值等于哨兵。

\>>> int()
0
>>> inf = iter(int,1)
>>> next(inf)
0
>>> next(inf)
0

我们可以看到 int()函数总是返回 0。因此将它作为 iter(int,1)传递将返回一个迭代器，该迭代器调用 int()直到返回值等于 1。这永远不会发生，我们得到一个无限迭代器。

我们还可以构建自己的无限迭代器。

理论上，以下迭代器将返回所有奇数:

class InfIter:
"""Infinite iterator to return all
odd numbers"""def \_\_iter\_\_(self):
self.num = 1
return selfdef \_\_next\_\_(self):
num = self.num
self.num += 2
return num

\>>> a = iter(InfIter())
>>> next(a)
1
>>> next(a)
3
>>> next(a)
5
>>> next(a)
7

在对这些类型的无限迭代器进行迭代时，请小心包含终止条件。如上所示，我们可以得到所有奇数，而无需将整个数字系统存储在内存中。理论上，我们可以在有限的内存中拥有无限的项目。

Python 迭代器的好处

使用迭代器的好处是可以节省资源：

• 代码减少。
• 代码冗余得到极大解决。
• 降低代码复杂度。
• 它为编码带来了更多的稳定性。

总结

Python 的迭代器提供稳定和灵活的代码。迭代器和可迭代对象的区别：

• Iterable是一个可以迭代的对象。它在传递给 iter()方法时生成一个迭代器。
• Iterator是一个对象，用于使用 __next__()方法对可迭代对象进行迭代。迭代器有 __next__() 方法，它返回对象的下一项。

请注意，每个迭代器也是一个可迭代的，但不是每个可迭代的都是一个迭代器。

例如，列表是可迭代的，但列表不是迭代器。可以使用函数 iter() 从可迭代对象创建迭代器。

为了实现这一点，对象的类需要一个方法 __iter__，它返回一个迭代器，或者一个具有从 0 开始的顺序索引的 __getitem__方法。但其本质也是实现了 __iter__方法。

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