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python迭代列表,迭代法Python

本文目录一览:

Python基础之迭代器

一.什么是迭代器

迭代器是用来迭代取值的工具。

而涉及到把多个值循环取出来的类型有:列表,字符串,元组,字段,集合,打开文件等。通过使用的遍历方式有for···in···,while等,但是,这些方式只适用于有索引的数据类型。为了解决索引取的局限性,python提供了一种 不依赖于索引的取值方式:迭代器

注意:

二.可迭代对象

可迭代对象:但凡内置有__iter__方法的都称为可迭代对象

常见的可迭代对象:

1.集合数据类型,如list,tuple,dict,set,str等

2.生成器,包括生成器和带yield的生成器函数。

三.如何创建迭代器

迭代器是一个包含数个值的对象。

迭代器是可以迭代的对象,这意味着您可以遍历所有值。

从技术上讲,在Python中,迭代器是实现迭代器协议的对象,该协议由方法 __iter__() 和 __next__() 组成。

简而言之,一个类里面实现了__iter__()和__next__()这两个魔法方法,那么这个类的对象就是可迭代对象。

四.迭代器的优缺点

1.优点

2.缺点

五.迭代器示例

另外,如果类Stu继承了Iterator,那么Stu可以不用实现__iter__()方法

遍历迭代器

StopIteration

如果你有足够的 next() 语句,或者在 for 循环中使用,则上面的例子将永远进行下去。

为了防止迭代永远进行,我们可以使用 StopIteration 语句。

在 __next__() 方法中,如果迭代完成指定的次数,我们可以添加一个终止条件来引发错误

Python中迭代和递归的区别

在函数内部,调用函数自身的编程技巧称为递归( recursion)

递归是要干活的,需要完成任务。

利用 for 循环来遍历一个列表(list)或元组(tuple),将值依次取出,这种方法我们称为迭代。

而迭代,只出工,不出力。

Python列表循环的两种方法

列表循环的一种方法是,先获取列表的下标,然后迭代列表的每一个下标。

列表循环的另一种方法是直接获取列表的每一个元素。

运行结果如下:

Python中迭代器和列表解析怎么使用

 一种特殊的数据结构,以对象形式存在         i1 = l1.__iter__()         i1 = iter(l1)

        可迭代对象:

            序列:      list、str、tuple

            非序列:     dict、file

            自定义类:  __iter__()、 __getitem__()

   注意:

         若要实现迭代器,需要在类中定义next()方法

         要使迭代器指向下一个对象,则使用成员函数 next() 

             i1.next()

         当没有元素时,会引发StopIteration异常         for循环可用于任何可迭代对象

         

         例:    l1 = ['Sun','Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat']                 i1 = l1.__iter__()                 il.next()                'Sun' 

                 il.next()                'Mon'

Python中的“迭代”详解

迭代器模式:一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence(句子)类,我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串,然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因:

iter()

解释器需要迭代对象 x 时,会自动调用iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用:

由于序列都实现了 __getitem__ 方法,所以都可以迭代。

可迭代对象:使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系:Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串,这里字符串 'abc' 是可迭代的对象,用 for 循环迭代时是有生成器,只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句,使用 while 循环模拟,要写成下面这样:

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文(如列表推导,元组拆包等等)中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法:

__next__ :返回下一个可用的元素,如果没有元素了,抛出 StopIteration 异常。

__iter__ :返回 self,以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器,如 for 循环中。

迭代器:实现了无参数的 __next__ 方法,返回序列中的下一个元素;如果没有元素了,那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法,因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类:

注意, 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法,让 Sentence 实例既是可迭代对象,也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”,必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器,而且各个迭代器要能维护自身的内部状态,因此这一模式正确的实现方式是,每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是:

实现相同功能,但却符合 Python 习惯的方式是,用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字,该函数就是生成器函数。调用生成器函数,就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象,包装生成器函数的定义体,把生成器传给 next(...) 函数时,生成器函数会向前,执行函数定义体中的下一个 yield 语句,返回产出的值,并在函数定义体的当前位置暂停,。最终,函数的定义体返回时,外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常,这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了,但是还不够慵懒。 惰性 ,是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值,这样做能节省内存,或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性,因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表,然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本,列表使用的内存量可能与文本本身一样多(或许更多,取决于文本中有多少非单词字符)。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本,返回的是一个生成器,按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰,即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数,有用于逐行迭代纯文本文件的对象,还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数:参数为任意的可迭代对象,返回值是生成器,用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于 过滤 的生成器函数:从输入的可迭代对象中产出元素的子集,而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate),这个参数是个 布尔函数 ,有一个参数,会应用到输入中的每个元素上,用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示:

第二组是用于映射的生成器函数:在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算,然后返回结果。

以下为这些函数的用法:

第三组是用于合并的生成器函数,这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示:

第四组是从一个元素中产出多个值,扩展输入的可迭代对象。

以下为演示:

第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素,不过会以某种方式重新排列。

下面的函数都接受一个可迭代的对象,然后返回单个结果,这种函数叫“归约函数”,“合拢函数”或“累加函数”,其实,这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现,但内置更加方便,而且还有一些优点。

参考教程:

《流畅的python》 P330 - 363