Python中的“iterable”、“iterator”和“iteration”是什么?它们是如何定义的?


当前回答

Iterable:-可迭代的东西是可迭代的;比如序列,比如列表,字符串等等。 它也有__getitem__方法或__iter__方法。现在如果我们对该对象使用iter()函数,我们将得到一个迭代器。

迭代器:-当我们从iter()函数获得迭代器对象;我们调用__next__()方法(在python3中)或简单地调用next()(在python2中)来逐个获取元素。该类或该类的实例称为迭代器。

从文档:

迭代器的使用遍及并统一了Python。在后台,for语句在容器对象上调用iter()。该函数返回一个迭代器对象,该对象定义了__next__()方法,该方法每次访问容器中的一个元素。当没有更多的元素时,__next__()会引发一个StopIteration异常,告诉for循环终止。你可以使用next()内置函数调用__next__()方法;这个例子展示了它是如何工作的:

>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
    next(it)
StopIteration

一个类的前:-

class Reverse:
    """Iterator for looping over a sequence backwards."""
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.data[self.index]


>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
...     print(char)
...
m
a
p
s

其他回答

我不认为你能得到比文档更简单的东西,但我会尝试:

Iterable是可以被迭代的对象。在实践中,它通常是指一个序列,例如,有开始和结束的东西,以及一些贯穿其中所有项目的方法。 您可以将Iterator视为一个辅助伪方法(或伪属性),它给出(或保存)可迭代对象中的下一个(或第一个)项。(实际上它只是一个定义next()方法的对象) 《韦氏词典》对迭代这个词的定义可能是最好的解释:

B:重复指定的计算机指令序列 次数或直到满足条件-比较递归

迭代对象有一个__iter__方法,每次都会实例化一个新的迭代器。 迭代器实现了一个__next__方法返回单个项,以及一个__iter__方法返回self。 因此,迭代器也是可迭代的,但可迭代的不是迭代器。

卢西亚诺·拉马略,流利的蟒蛇。

在处理可迭代对象和迭代器之前,决定可迭代对象和迭代器的主要因素是序列

序列:序列是数据的集合

Iterable: Iterable是支持__iter__方法的序列类型对象。

Iter方法:Iter方法以序列为输入,创建一个对象,称为迭代器

迭代器:迭代器是调用next方法和横向遍历序列的对象。在调用下一个方法时,它返回当前遍历的对象。

例子:

x=[1,2,3,4]

X是一个由数据集合组成的序列

y=iter(x)

在调用iter(x)时,只有当x对象有iter方法时,它才会返回一个迭代器,否则会引发异常。如果返回迭代器,则y的赋值如下:

y=[1,2,3,4]

因为y是一个迭代器,所以它支持next()方法

在调用next方法时,它逐个返回列表中的各个元素。

返回序列的最后一个元素后,如果再次调用下一个方法,将引发StopIteration错误

例子:

>>> y.next()
1
>>> y.next()
2
>>> y.next()
3
>>> y.next()
4
>>> y.next()
StopIteration

iterable是一个具有iter()方法的对象,该方法返回一个迭代器。这是可以循环的。 示例:列表是可迭代的,因为我们可以遍历列表BUT不是迭代器 迭代器是一个可以从中获取迭代器的对象。它是一个具有状态的对象,以便在迭代过程中记住它所处的位置

要查看对象是否有iter()方法,可以使用下面的函数。

ls = ['hello','bye']
print(dir(ls))

输出

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']

正如你所看到的有iter(),这意味着它是一个可迭代对象,但不包含next()方法,这是迭代器对象的一个特征

无论何时在Python中使用for循环或map或列表推导式,都会自动调用next方法以从迭代中获取每一项

以下是我在教授Python课程时使用的解释:

ITERABLE是:

任何可以循环的东西(例如,你可以循环一个字符串或文件)或 任何可以出现在for循环右边的东西:for x in iterable:…或 任何你可以用iter()调用并返回ITERATOR: iter(obj)或 一个定义__iter__的对象,该对象返回一个新的ITERATOR, 或者它可能有一个适合索引查找的__getitem__方法。

ITERATOR是一个对象:

在迭代过程中,state会记住它的位置, 使用__next__方法: 返回迭代中的下一个值 更新状态以指向下一个值 信号,当它完成时,引发StopIteration 并且它是可自迭代的(意味着它有一个返回self的__iter__方法)。

注:

Python 3中的__next__方法在Python 2中拼写为next,并且 内置函数next()在传递给它的对象上调用该方法。

例如:

>>> s = 'cat'      # s is an ITERABLE
                   # s is a str object that is immutable
                   # s has no state
                   # s has a __getitem__() method 

>>> t = iter(s)    # t is an ITERATOR
                   # t has state (it starts by pointing at the "c"
                   # t has a next() method and an __iter__() method

>>> next(t)        # the next() function returns the next value and advances the state
'c'
>>> next(t)        # the next() function returns the next value and advances
'a'
>>> next(t)        # the next() function returns the next value and advances
't'
>>> next(t)        # next() raises StopIteration to signal that iteration is complete
Traceback (most recent call last):
...
StopIteration

>>> iter(t) is t   # the iterator is self-iterable