最近在看Python基础教程(第三版),是之前python课的课本,但是之前没读过,虽然python一直用得挺多,但重新读读收获还挺大。这里做个笔记。
先是迭代器是什么并简单实现一个迭代器,然后是实现了一些range()。
迭代器是像循环一样重复很多次,但不会像列表那样一次性全部生成,而是需要用的时候再生成,就节省了内存资源。有时可能只想一个个地获取值,而不是用列表一次性获取,列表可能占用太多内存,并且有时没办法使用列表,列表的长度会到无穷大。
1、根据基本定义实现一个迭代器类
简单的说,迭代器类中:
- 定义__iter__和__next__两个方法
- __iter__返回它自己,__next__返回下一个,没有可返回的就抛出StopIteration异常。
- 迭代器对象Iterator就是字面意思,可以被迭代,比如可以调用next方法(一个迭代器对象it,next(it)就是it.__next__() ),比如可以放进for循环(for x in it)
根据上面描述可以简单写一个迭代器出来- class TestIterator:
- value = 0
- def __next__(self):
- self.value += 1
- if self.value > 10: # 到这个条件了没有可返回的了就抛出一个StopIteration异常
- raise StopIteration
- return self.value # 每次返回下一个
-
- def __iter__(self): # 这里返回它自己
- return self
- if __name__ == '__main__':
- ti = TestIterator()
- print(list(ti))
复制代码 运行的结果是:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
2、稍微具体一点的__iter__和__next__
嗯于是就能知道了,关于__iter__和__next__:
实现了方法__iter__的对象是可迭代的,而实现了方法__next__的对象是迭代器。
方法__iter__返回一个迭代器,它是包含方法__next__的对象。
文档中也写得很清楚了,调用__next__时,迭代器应返回其下一个值。如果迭代器没有可供返回的值,则引发StopIteration异常。

iter返回一个迭代器对象,即object.__iter__()。如果指定了sentinel(哨兵),这个迭代器将不断调用直到返回的是sentinel。

3、for循环的原理,斐波那契数列的例子
然后再来一个斐波那契数列的例子,迭代器对象可以被放进for循环。- class Fibs:
- def __init__(self) -> None:
- self.a = 0
- self.b = 1
- def __next__(self):
- self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
- return self.a
-
- def __iter__(self):
- return self
- if __name__ == '__main__':
- fibs = Fibs()
- for f in fibs: # 首先会执行__iter__方法获取返回值,就它自己,然后执行一次它的__next__方法,不断循环。
- if f > 1000:
- print(f)
- break
复制代码 返回这个数列中第一个大于1000的数,是1597。
4、关于range()
- (base) eisen@pop-os:~$ python3.8
- Python 3.8.10 (default, Mar 15 2022, 12:22:08)
- [GCC 9.4.0] on linux
- Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
- >>> v1 = range(20)
- >>> dir(v1)
- ['__bool__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index', 'start', 'step', 'stop']
复制代码 这里先看到v1里面只有__iter__,v1为可迭代对象Iterable,让v2 = v1.__iter__()- >>> v2 = v1.__iter__()
- >>> dir(v2)
- ['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__length_hint__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
复制代码 可以看到v2既有__iter__又有__next__为迭代器对象。range就是执行v1的__iter__获取到里面的迭代器对象v2,再执行v2的__next__方法...- >>> v2.__next__()
- 0
- >>> v2.__next__()
- 1
- >>> v2.__next__()
- 2
- >>> v2.__next__()
- 3
- >>> v2.__next__()
- 4
- >>> v2.__next__()
- 5
复制代码 到这里就能理解书上这段话了。

于是实现一下range就很简单了,在实现的MyRange里面,__iter__方法就生成一个IterRange类的迭代器对象。- class IterRange():
- def __init__(self, num):
- self.num = num
- self.counter = -1
- def __iter__(self):
- return self
- def __next__(self):
- self.counter += 1
- if self.counter == self.num:
- raise StopIteration()
- return self.counter
- class MyRange():
- def __init__(self, num):
- self.num = num
- def __iter__(self):
- return IterRange(self.num)
- v1 = MyRange(20)
- for i in v1:
- print(i)
复制代码 输出就是把0到19打印出来。
免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作! |