16:迭代器
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迭代器介绍
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for循环原理
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迭代器的优缺点
内容详细
1 迭代器介绍
迭代器即用来迭代取值的工具,而迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果
每一次对工程的重复称为一次'迭代',而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值,单纯的重复并不是迭代
while True: msg = input('>>: ').strip() print(msg)
下述while循环才是一个迭代的过程,不仅满足重复,而且'每次重新赋值后的index值作为下一次循环中新的索引进行取值,反复迭代,最终可以取尽列表中的值'
goods = ['mac', 'lenovo', 'acer', 'dell', 'sony'] index = 0 while index < len(goods): print(goods[index]) index += 1
1.1 可迭代对象
通过索引的方式进行迭代取值,实现简单,但仅适用于序列类型:字符串、列表、元组
但对于没有索引的字典、集合等非序列类型,必须找到一种不依赖索引来进行迭代取值的方式,这就用到了'迭代器'
想了解迭代器是什么,必须事先搞清楚一个很重要的概念:可迭代对象
从语法形式上讲,内置有__inter__方法的对象都是可迭代对象,字符串、列表、元组、字典、集合、打开的文件都是可迭代对象:
{'name':'egon'}.__iter__ {7,8,9}.__iter__ ……
1.2 迭代器对象
调用obj.iter()方法返回的结果就是一个'迭代器对象'
迭代器对象是内置有iter和next方法的对象,打开的文件本身就是一个迭代器对象,执行迭代器对象.iter()方法得到的仍然是迭代器本身,而执行迭代器.next()方法就会计算出迭代器的下一个值
迭代器是python提供的一种统一的、不依赖索引的迭代取值方式,只要存在多个'值',无论序列类型还是非序列类型都可以按照迭代器的方式取值
s = {1,2,3} # 可迭代对象 i = iter(s) # 本质就是在调用s.__iter__(),返回s的迭代器对象i next(i) # 本质就是在调用i.__next__() >>> 1 next(i) >>> 2 next(i) >>> 3 next(i) >>> # 抛出stopiteration的异常,代表无值可取,迭代结束
2 for循环原理
有了迭代器之后 我们便可以不依赖索引迭代取值了,使用while循环的实现方式如下:
goods=['mac','lenovo','acer','dell','sony'] i=iter(goods) #每次都需要重新获取一个迭代器对象 while True: try: print(next(i)) except StopIteration: #捕捉异常终止循环 break
for循环又称为迭代循环,in后可以跟任意可迭代对象,上述while循环可以简写为:
goods=['mac','lenovo','acer','dell','sony'] for item in goods: print(item)
for循环在工作时,首先会调用可迭代对象goods内置的iter方法拿到一个迭代器对象,然后再调用该迭代器对象的next方法将取到的值赋给item,执行循环体完成一次循环,周而复始,直到捕捉stopiteration异常,结束迭代
3 迭代器的优缺点
基于索引的迭代取值,所有迭代的状态都保存在了索引中,而基于迭代器实现迭代的方式不再需要索引,所有迭代的状态就保存在迭代器中,然而这种处理方式优点与缺点并存:
3.1 迭代器的优点
1 为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式
2 惰性计算:迭代器对象表示的是一个数据流,可以只在需要时才去调用next来计算出一个值,就迭代器本身来说,同一时 刻在内存中只有一个值,因而可以存放无限大的数据流,而对于其他容器类型,如列表,需要把所有的元素都 存放于内存中,受内存大小的限制,可以存放的值的个数是有限的
3.2 迭代器的缺点
1 除非取尽,否则无法获取迭代器的长度
2 只能取下一个值,不能回到开始,更像是'一次性的',迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽,否则就会停留在某个位置,等待下一次调用next;若是要再次迭代同个对象,只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象,如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器,必然只会有一个循环能取到值
愿君前程似锦,归来仍是少年