Python中的“iterable”、“iterator”和“iteration”是什么?它们是如何定义的?
当前回答
iterable = [1, 2]
iterator = iter(iterable)
print(iterator.__next__())
print(iterator.__next__())
so,
Iterable是一个可以循环的对象。例如,列表,字符串,元组等。 在iterable对象上使用iter函数将返回一个迭代器对象。 现在这个迭代器对象有一个名为__next__的方法(在Python 3中,或者在Python 2中只是next),通过它你可以访问iterable的每个元素。
所以, 以上代码的输出为:
1
2
其他回答
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:-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
其他人已经全面地解释了什么是iterable和iterator,所以我将尝试对生成器做同样的事情。
恕我直言,理解生成器的主要问题是“生成器”这个词的混淆用法,因为这个词有两种不同的含义:
作为创建(生成)迭代器的工具, 以返回迭代器的函数形式(即在函数体中包含yield语句), 以生成器表达式的形式 作为使用该工具的结果,即结果迭代器。 (在这个意思中,生成器是迭代器的一种特殊形式——“generator”这个词指出了这个迭代器是如何创建的。)
Generator作为第一种工具:
In[2]: def my_generator():
...: yield 100
...: yield 200
In[3]: my_generator
输出[3]:<function __main__.my_generator()> .my_generator(
In[4]: type(my_generator)
[4]:函数
生成器作为使用此工具的结果(即迭代器):
In[5]: my_iterator = my_generator()
In[6]: my_iterator
输出[6]:<生成器对象my_generator at 0x00000000053EAE48>
In[7]: type(my_iterator)
[7]:发电机
Generator作为第二种类型的工具-与该工具的结果迭代器难以区分:
In[8]: my_gen_expression = (2 * i for i in (10, 20))
In[9]: my_gen_expression
Out[9]: <generator object <genexpr> at 0x000000000542C048>
In[10]: type(my_gen_expression)
[10]:发电机
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
迭代是一个通用术语,指一个接一个地获取某物的每一项。任何时候使用循环,显式或隐式,遍历一组项,这就是迭代。
在Python中,iterable和iterator有特定的含义。
iterable是一个具有__iter__方法的对象,该方法返回一个迭代器,或者定义了__getitem__方法,该方法可以接受从0开始的顺序索引(并在索引不再有效时引发IndexError)。iterable是一个你可以从中获取迭代器的对象。
迭代器是具有next (Python 2)或__next__ (Python 3)方法的对象。
无论何时在Python中使用for循环、map或列表推导式等,都会自动调用下一个方法从迭代器中获取每一项,从而完成迭代过程。
开始学习的一个好地方是教程的迭代器部分和标准类型页面的迭代器类型部分。在您理解了基础知识之后,请尝试函数式编程HOWTO中的迭代器部分。
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