python之iter函数与next函数

朱雀 2021-07-04 12:36 515阅读 0赞

## 容器（container） ##

容器是用来储存元素的一种数据结构，容器将所有数据保存在内存中，Python中典型的容器有：`list，set，dict，str`等等。

class test():
        def __init__(self,data=1):
            self.data = data
    
        def __iter__(self):
            return self
        def __next__(self):
            if self.data > 5:
                raise StopIteration
            else:
                self.data+=1
                return self.data
    
    for item in test(3):
        print(item)

`for … in…` 这个语句其实做了两件事。第一件事是获得一个可迭代器，即调用了`__iter__()`函数。  
第二件事是循环的过程，循环调用`__next__()`函数。

对于`test`这个类来说，它定义了`__iter__`和`__next__`函数，所以是一个可迭代的类，也可以说是一个可迭代的对象（**Python中一切皆对象**）。

## 迭代器 ##

含有`__next__()`函数的对象都是一个迭代器，所以`test`也可以说是一个迭代器。如果去掉`__itet__()`函数，`test`这个类也不会报错。如下代码所示：

class test():
        def __init__(self,data=1):
            self.data = data
    
        def __next__(self):
            if self.data > 5:
                raise StopIteration
            else:
                self.data+=1
                return self.data
    
    t = test(3)   
    for i in range(3):
        print(t.__next__())

## 生成器 ##

生成器是一种特殊的迭代器。当调用`fib()`函数时，生成器实例化并返回，这时并不会执行任何代码，生成器处于空闲状态，注意这里`prev, curr = 0, 1`并未执行。然后这个生成器被包含在`list()`中，`list`会根据传进来的参数生成一个列表，所以它对`fib()`对象(一切皆对象，函数也是对象)调用`__next()__`方法，

def fib(end = 1000):
        prev,curr=0,1
        while curr < end:
            yield curr
            prev,curr=curr,curr+prev
    
    
    print(list(fib()))

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987]

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# 简单理解`Python`迭代器 #

## 迭代器 ##

在使用列表时，直接将数据存入列表将会占据大量空间，且复用率较低，为解决这个问题，这里了解一下迭代器，从而创建一种数据产生的方式，以此来节省空间。

## 迭代对象 ##

注意，这里需要使用到内建函数`__iter__`，简单理解为，使用了`__iter__`才会是一个可迭代对象，关于这部分，我们可以对一些对象做一些判断，从而清楚是不是可迭代对象，比如`L1`列表：

from collections.abc import Iterable
    # 判断L1是否为可迭代对象
    L1 = [i for i in range(4)]
    print(isinstance(L1, Iterable)) # 结果为True，确定为迭代对象

这里我们使用`__iter__()`方法和`__next__()`方法来将元素取出。

L2 = L1.__iter__()
    # L2 = iter(L1) # 和上面一句等价
    print(next(L2))
    print(L2.__next__()) # 和上面一句等价
    print(next(L2))

在这里我们实现了使用`for`循环来取出元素的方法，在了解这里之后，我们开始做一个自己的迭代器

# 构造迭代器
    class NewIter():
        # 用于生成斐波那契数列
        def __init__(self, num):
            self.num = num
            self.a = 0
            self.b = 1
    
        def __iter__(self):
            # 创建可迭代对象
            return self
        
        def __next__(self):
            while self.num > 0:
                result = self.a
                self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
                self.num -= 1
                return result
            # 循环结束后跳出
            raise StopIteration
            
    new_iter = NewIter(5)
    print(next(new_iter))
    print(next(new_iter))

## 生成器 ##

这里引入生成器个概念，生成器能做到迭代器能做的所有事，由于自动创建了`iter()`和`next()`方法，生成器显得特别简洁。除了创建和保存程序状态的自动方法,当发生器终结时,还会自动抛出 `StopIteration` 异常。简单理解他就是迭代器的一种！！使用`yield`即可实现。

# 生成器实现
    def new_create(num):
        # 用于生成斐波那契数列
        a, b = 0, 1
        while num > 0:
            yield a
            a, b = b, a+b
            num -= 1
            
    new_iter = new_create(5)
    print(next(new_iter))
    print(next(new_iter))

## 结语 ##

目的就是节省空间，提高复用率