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  • python基础(补充):python三大器之迭代器

迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”,而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。

重复执行一系列运算步骤,从前面的量依次求出后面的量的过程。此过程的每一次结果,都是由对前一次所得结果施行相同的运算步骤得到的。例如利用迭代法*求某一数学问题的解。

对计算机特定程序中需要反复执行的子程序*(一组指令),进行一次重复,即重复执行程序中的循环,直到满足某条件为止,亦称为迭代

(以上内容来自百度百科)

2|0可迭代对象


我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如listtupledictsetstr等;

一类是generator(生成器),包括生成器和带yield的generator function(生成器函数)。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象Iterable

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable


copyfrom collections.abc import Iterable print(isinstance([], Iterable)) # True print(isinstance({}, Iterable)) # True print(isinstance('abc', Iterable)) # True print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable)) # True print(isinstance(100, Iterable)) # False

3|0迭代器

而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器Iterator

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator


copyfrom collections.abc import Iterator print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator)) # True print(isinstance([], Iterator)) # False print(isinstance({}, Iterator)) # False print(isinstance('abc', Iterator)) # False

生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

3|1iter()函数

listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:


copyfrom collections.abc import Iterator print(isinstance(iter([]), Iterator)) # True print(isinstance(iter('abc'), Iterator)) # True

你可能会问,为什么listdictstr等数据类型不是Iterator

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

3|2__iter__()和__next__()


copy# 迭代器 拥有__iter__()和__next__()方法 # 先将可迭代对象赋值一个新的变量转成迭代器 # 每次都返回一个值 # 一个__next__()对应一个输出结果 s = "1234" new_s = s.__iter__() print(new_s.__next__())# 输出1 print(new_s.__next__())# 输出2 # 变量名 = 可迭代对象 # 新赋值的变量名 = 变量名.__iter__() # 装成迭代器 # print(新赋值的变量名.__next__())

4|0

__EOF__

作  者pure3417 出  处:https://www.cnblogs.com/pure3417/p/14664889.html


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