python迭代器：iter()和__iter__()

概述

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口。迭代器为类序列对象提供了一个类序列的接口。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。python的迭代无缝地支持序列对象，而且它还允许程序员迭代非序列类型，包括用户定义的对象。迭代器用起来很灵巧，你可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象，例如字典的键、一个文件的行，等等。

从根本上说，迭代器就是有一个next()方法的对象，而不是通过索引来计数。

迭代器的作用如下：

提供了可扩展的迭代器接口；
对列表迭代带来了性能上的增强；
在字典迭代中性能提升；
创建真正的迭代接口，而不是原来的随即对象访问；
与所有已经存在的用户定义的类以及扩展得模拟序列和映射的对象向后兼容；
迭代非序列集合（例如映射和文件）时，可以创建更简洁可读的代码

 

 

如何创建迭代器

1、调用iter()函数

对一个对象调用iter()可以得到他的迭代器。示例如下：

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8

def iter_test():
    i = iter('happy')#!!!
    try:
        while True:
            print i.next()
    except StopIteration:
        pass

    s = {'one':1,'two':2,'three':3}
    print s
    m = iter(s) #!!!
    try:
        while True:
            print m.next()  #s[m.next()]
    except StopIteration:
        pass

if __name__ == '__main__':    
    iter_test()

 

 

结果：

h
a
p
p
y
{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
three
two
one

 

2、使用类实现__iter__()和next()函数

另一个创建迭代器的方法是使用类，一个实现了__iter__()和next()方法的类可以作为迭代器使用。

next方法：返回迭代器的下一个元素
__iter__方法：返回迭代器对象本身

 

以斐波那契数列为例，代码如下：

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b

    def __iter__(self):
        return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

    def next(self):
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
        if self.a > 10: # 退出循环的条件
            raise StopIteration();
        return self.a # 返回下一个值

if __name__ == '__main__':    
    for n in Fib():
        print n 

 

结果：

1
1
2
3
5
8

 

class Fib(object):
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 0, 1 # 初始化两个计数器a，b

    def __iter__(self):
        print("__iter__")
        return self # 实例本身就是迭代对象，故返回自己

    def __next__(self):
        print("next",self.a)
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 计算下一个值
        if self.a > 10: # 退出循环的条件
            raise StopIteration();
        return self.a # 返回下一个值

if __name__ == '__main__':
    for n in Fib():       #先执行一次__iter__，再执行__next__。
        print (n)
    # iter(Fib())             #执行__iter__。
    # next(Fib())             #直接执行__next__。