如何在python中创建迭代函数(或迭代器对象)?
当前回答
这个问题是关于可迭代对象的,而不是迭代器的。在Python中,序列也是可迭代的,所以创建可迭代类的一种方法是让它的行为像序列一样,即给它__getitem__和__len__方法。我已经在Python 2和3上测试了这个。
class CustomRange:
def __init__(self, low, high):
self.low = low
self.high = high
def __getitem__(self, item):
if item >= len(self):
raise IndexError("CustomRange index out of range")
return self.low + item
def __len__(self):
return self.high - self.low
cr = CustomRange(0, 10)
for i in cr:
print(i)
其他回答
首先,itertools模块在迭代器有用的各种情况下都非常有用,但在python中创建迭代器所需的全部内容如下:
收益率
这不是很酷吗?Yield可以用来代替函数中的正常回报。它返回相同的对象,但不是销毁状态并退出,而是保存状态以供您想要执行下一次迭代时使用。下面是一个直接从itertools函数列表中取出的实例:
def count(n=0):
while True:
yield n
n += 1
正如函数描述中所述(它是itertools模块中的count()函数…),它生成一个迭代器,返回以n开头的连续整数。
生成器表达式是另一罐蠕虫(很棒的蠕虫!)。它们可以用来代替列表推导式来节省内存(列表推导式在内存中创建一个列表,如果不分配给变量,该列表在使用后将被销毁,但是生成器表达式可以创建一个生成器对象…这是Iterator的一种奇特说法)。下面是一个生成器表达式定义的例子:
gen = (n for n in xrange(0,11))
这与上面的迭代器定义非常相似,只是整个范围预定在0到10之间。
我刚刚找到xrange()(很惊讶我以前没有见过它…),并将其添加到上面的示例中。Xrange()是range()的可迭代版本,它的优点是不预先构建列表。如果你有一个巨大的数据语料库要迭代,但只有这么多内存,这将是非常有用的。
我看到你们中的一些人在__iter__中返回self。我只是想指出__iter__本身可以是一个生成器(因此不需要__next__并引发StopIteration异常)
class range:
def __init__(self,a,b):
self.a = a
self.b = b
def __iter__(self):
i = self.a
while i < self.b:
yield i
i+=1
当然,这里也可以直接创建生成器,但对于更复杂的类,它可能会很有用。
在类代码中包含以下代码。
def __iter__(self):
for x in self.iterable:
yield x
确保你替换了self。Iterablewith迭代所遍历的迭代对象。
下面是一个示例代码
class someClass:
def __init__(self,list):
self.list = list
def __iter__(self):
for x in self.list:
yield x
var = someClass([1,2,3,4,5])
for num in var:
print(num)
输出
1
2
3
4
5
注意:由于字符串也是可迭代的,它们也可以用作类的参数
foo = someClass("Python")
for x in foo:
print(x)
输出
P
y
t
h
o
n
类uc_iter (): def __init__(自我): 自我。值= 0 def __iter__(自我): 回归自我 def __next__(自我): Next_value = self.value 自我。值+= 2 返回next_value
改进之前的回答,使用class的优点之一是你可以添加__call__来返回self。Value或next_value。
class uc_iter():
def __init__(self):
self.value = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
next_value = self.value
self.value += 2
return next_value
def __call__(self):
next_value = self.value
self.value += 2
return next_value
c = uc_iter()
print([c() for _ in range(10)])
print([next(c) for _ in range(5)])
# [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
# [20, 22, 24, 26, 28]
其他基于Python Random的类的例子可以在我的实现中看到,它既可以被调用,也可以被迭代
python中的迭代器对象遵循迭代器协议,这基本上意味着它们提供了两个方法:__iter__()和__next__()。
__iter__返回迭代器对象,并被隐式调用 在循环开始的时候。 __next__()方法返回下一个值,并在每次循环递增时隐式调用。当没有更多值要返回时,此方法会引发StopIteration异常,该异常由循环构造隐式捕获以停止迭代。
下面是一个计数器的简单例子:
class Counter:
def __init__(self, low, high):
self.current = low - 1
self.high = high
def __iter__(self):
return self
def __next__(self): # Python 2: def next(self)
self.current += 1
if self.current < self.high:
return self.current
raise StopIteration
for c in Counter(3, 9):
print(c)
这将打印:
3
4
5
6
7
8
这更容易使用生成器编写,如前面的回答所述:
def counter(low, high):
current = low
while current < high:
yield current
current += 1
for c in counter(3, 9):
print(c)
打印输出将是相同的。在底层,生成器对象支持迭代器协议,并做一些与类Counter大致相似的事情。
David Mertz的文章《迭代器和简单生成器》是一个很好的介绍。
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