迭代器 (Iterator)
迭代和可迭代
迭代器这个概念在很多语言中(比如 C++,Java)都是存在的,但是不同语言实现迭代器的方式各不相同。在 Python 中,迭代器是指遵循迭代器协议(iterator protocol)的对象。至于什么是迭代器协议,稍后自然会说明。为了更好地理解迭代器,我先介绍和迭代器相关的两个概念:
- 迭代(Iteration)
- 可迭代对象(Iterable)
你可能会觉得这是在玩文字游戏,但这确实是要搞清楚的。
当我们用一个循环(比如 for 循环)来遍历容器(比如列表,元组)中的元素时,这种遍历的过程就叫迭代。
在 Python 中,我们使用 for...in...
进行迭代。比如,遍历一个 list:
numbers = [1, 2, 3, 4] for num in numbers: print num
像上面这种可以使用 for
循环进行迭代的对象,就是可迭代对象,它的定义如下:
含有
__iter__()
方法或__getitem__()
方法的对象称之为可迭代对象。
我们可以使用 Python 内置的 hasattr()
函数来判断一个对象是不是可迭代的:
>>> hasattr((), '__iter__') True >>> hasattr([], '__iter__') True >>> hasattr({}, '__iter__') True >>> hasattr(123, '__iter__') False >>> hasattr('abc', '__iter__') False >>> hasattr('abc', '__getitem__') True
另外,我们也可使用 isinstance()
进行判断:
>>> from collections import Iterable >>> isinstance((), Iterable) # 元组 True >>> isinstance([], Iterable) # 列表 True >>> isinstance({}, Iterable) # 字典 True >>> isinstance('abc', Iterable) # 字符串 True >>> isinstance(100, Iterable) # 数字 False
可见,我们熟知的字典(dict)、元组(tuple)、集合(set)和字符串对象都是可迭代的。
迭代器
现在,让我们看看什么是迭代器(Iterator)。上文说过,迭代器是指遵循迭代器协议(iterator protocol)的对象。从这句话我们可以知道,迭代器是一个对象,但比较特别,它需要遵循迭代器协议,那什么是迭代器协议呢?
迭代器协议(iterator protocol)是指要实现对象的
__iter()__
和next()
方法(注意:Python3 要实现__next__()
方法),其中,__iter()__
方法返回迭代器对象本身,next()
方法返回容器的下一个元素,在没有后续元素时抛出StopIteration
异常。
接下来讲讲迭代器的例子,有什么常见的迭代器呢?列表是迭代器吗?字典是迭代器吗?我们使用 hasattr()
进行判断:
>>> hasattr((1, 2, 3), '__iter__') True >>> hasattr((1, 2, 3), 'next') # 有 __iter__ 方法但是没有 next 方法,不是迭代器 False >>> >>> hasattr([1, 2, 3], '__iter__') True >>> hasattr([1, 2, 3], 'next') False >>> >>> hasattr({'a': 1, 'b': 2}, '__iter__') True >>> hasattr({'a': 1, 'b': 2}, 'next') False
同样,我们也可以使用 isinstance()
进行判断:
>>> from collections import Iterator >>> >>> isinstance((), Iterator) False >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance({}, Iterator) False >>> isinstance('', Iterator) False >>> isinstance(123, Iterator) False
可见,虽然元组、列表和字典等对象是可迭代的,但它们却不是迭代器!对于这些可迭代对象,可以使用 Python 内置的 iter()
函数获得它们的迭代器对象,看下面的使用:
>>> from collections import Iterator >>> isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator) # 使用 iter() 函数,获得迭代器对象 True >>> isinstance(iter('abc'), Iterator) True >>> >>> my_str = 'abc' >>> next(my_str) # my_str 不是迭代器,不能使用 next(),因此出错 --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-15-5f369cd8082f> in <module>() ----> 1 next(my_str) TypeError: str object is not an iterator >>> >>> my_iter = iter(my_str) # 获得迭代器对象 >>> isinstance(my_iter, Iterator) True >>> next(my_iter) # 可使用内置的 next() 函数获得下一个元素 'a'
事实上,Python 的 for
循环就是先通过内置函数 iter()
获得一个迭代器,然后再不断调用 next()
函数实现的,比如:
for x in [1, 2, 3]: print i
等价于
# 获得 Iterator 对象 it = iter([1, 2, 3]) # 循环 while True: try: # 获得下一个值 x = next(it) print x except StopIteration: # 没有后续元素,退出循环 break
斐波那契数列迭代器
现在,让我们来自定义一个迭代器:斐波那契(Fibonacci)数列迭代器。根据迭代器的定义,我们需要实现 __iter()__
和 next()
方法(在 Python3 中是 __next__()
方法)。先看代码:
# -*- coding: utf-8 -*- from collections import Iterator class Fib(object): def __init__(self): self.a, self.b = 0, 1 # 返回迭代器对象本身 def __iter__(self): return self # 返回容器下一个元素 def next(self): self.a, self.b = self.b, self.a + self.b return self.a def main(): fib = Fib() # fib 是一个迭代器 print 'isinstance(fib, Iterator): ', isinstance(fib, Iterator) for i in fib: if i > 10: break print i if __name__ == '__main__': main()
在上面的代码中,我们定义了一个 Fib 类,用于生成 Fibonacci 数列。在类的实现中,我们定义了 __iter__
方法,它返回对象本身,这个方法会在遍历时被 Python 内置的 iter()
函数调用,返回一个迭代器。类中的 next()
方法用于返回容器的下一个元素,当使用 for
循环进行遍历的时候,就会使用 Python 内置的 next()
函数调用对象的 next
方法(在 Python3 中是 __next__
方法)对迭代器进行遍历。
运行上面的代码,可得到如下结果:
isinstance(fib, Iterator): True 1 1 2 3 5 8
小结
- 元组、列表、字典和字符串对象是可迭代的,但不是迭代器,不过我们可以通过
iter()
函数获得一个迭代器对象; - Python 的
for
循环实质上是先通过内置函数iter()
获得一个迭代器,然后再不断调用next()
函数实现的; - 自定义迭代器需要实现对象的
__iter()__
和next()
方法(注意:Python3 要实现__next__()
方法),其中,__iter()__
方法返回迭代器对象本身,next()
方法返回容器的下一个元素,在没有后续元素时抛出StopIteration
异常。
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