Python迭代器

迭代器是可以迭代的對象。在本教程中，您將瞭解迭代器的工作原理，以及如何使用__iter__和__next__方法構建自己的迭代器。

迭代器在Python中無處不在。它們優雅地實現在循環，推導，生成器等中，但隱藏在明顯的視覺中。

Python中的迭代器只是一個可以迭代的對象。一個將一次返回數據的對象或一個元素。

從技術上講，Python迭代器對象必須實現兩個特殊的方法__iter__()和__next__()，統稱爲迭代器協議。

如果我們從中獲取一個迭代器，那麼一個對象被稱爲iterable。大多數Python中的內置容器是列表，元組，字符串等都是可迭代的。

iter()函數(這又調用__iter__()方法)返回一個迭代器。

通過Python中的迭代器迭代

使用next()函數來手動遍歷迭代器的所有項目。當到達結束，沒有更多的數據要返回時，它將會引發StopIteration。以下是一個例子。

# define a list
my_list = [4, 7, 0, 3]

# get an iterator using iter()
my_iter = iter(my_list)

## iterate through it using next() 

#prints 4
print(next(my_iter))

#prints 7
print(next(my_iter))

## next(obj) is same as obj.__next__()

#prints 0
print(my_iter.__next__())

#prints 3
print(my_iter.__next__())

## This will raise error, no items left
next(my_iter)

更優雅的自動迭代方式是使用for循環。使用for循環可以迭代任何可以返回迭代器的對象，例如列表，字符串，文件等。

>>> for element in my_list:
...     print(element)
...     
4
7
0
3

循環如何實際工作？

在上面的例子中看到的，for循環能夠自動通過列表迭代。

事實上，for循環可以迭代任何可迭代對象。我們來仔細看一下在Python中是如何實現for循環的。

for element in iterable:
    # do something with element

實際上它是以類似下面的方式來實現的 -

# create an iterator object from that iterable
iter_obj = iter(iterable)

# infinite loop
while True:
    try:
        # get the next item
        element = next(iter_obj)
        # do something with element
    except StopIteration:
        # if StopIteration is raised, break from loop
        break

所以在for的內部，for循環通過在可迭代的對象上調用iter()來創建一個迭代器對象iter_obj。

有意思的是，這個for循環實際上是一個無限循環..。

在循環中，它調用next()來獲取下一個元素，並使用該值執行for循環的主體。在所有對象耗盡後，引發StopIteration異常，內部被捕獲從而結束循環。請注意，任何其他類型的異常都將正常通過。

在Python中構建自己的Iterator

構建迭代器在Python中很容易。只需要實現__iter__()和__next__()方法。

__iter__()方法返回迭代器對象本身。如果需要，可以執行一些初始化。

__next__()方法必須返回序列中的下一個項目(數據對象)。在到達結束後，並在隨後的調用中它必須引發StopIteration異常。

在這裏，我們展示一個例子，在每次迭代中給出下一個2的幾次方。次冪指數從零開始到用戶設定的數字。

class PowTwo:
    """Class to implement an iterator
    of powers of two"""

    def __init__(self, max = 0):
        self.max = max

    def __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

現在可以創建一個迭代器，並通過它迭代如下 -

>>> a = PowTwo(4)
>>> i = iter(a)
>>> next(i)
1
>>> next(i)
2
>>> next(i)
4
>>> next(i)
8
>>> next(i)
16
>>> next(i)
Traceback (most recent call last):
...
StopIteration

也可以使用for循環迭代那些迭代器類。

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

Python無限迭代器

迭代器對象中的項目不必都是可耗盡的，可以是無限迭代器(永遠不會結束)。處理這樣的迭代器時一定要小心。

下面是用來演示無限迭代器的一個簡單的例子。

內置的函數iter()可以用兩個參數來調用，其中第一個參數必須是可調用對象(函數)，而第二個參數是標頭。迭代器調用此函數，直到返回的值等於指定值。

>>> int()
0

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

可以看到，int()函數總是返回0，所以將它作爲iter(int，1)傳遞將返回一個調用int()的迭代器，直到返回值等於1。這從來沒有發生，所以這樣就得到一個無限迭代器。

我們也可以建立自己的無限迭代器。以下迭代器理論上將返回所有奇數。

class InfIter:
    """Infinite iterator to return all
        odd numbers"""

    def __iter__(self):
        self.num = 1
        return self

    def __next__(self):
        num = self.num
        self.num += 2
        return num

示例運行如下 -

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

當迭代這些類型的無限迭代器時，請注意指定終止條件。

使用迭代器的優點是它們可以節省資源。如上所示，我們可以獲得所有奇數，而不將整個系統存儲在內存中。理論上，可以在有限的內存中計算有無限的項目。

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