詳解Python中的迭代器和使用

對於乙個列表，a = [1, 2, 3, 4]，我們最常見的遍歷方式就是：

a = [1, 2, 3, 4]

for item in
a:    
print item

這裡我們研究一種新的方式，就是迭代器。

在c++的stl中大量使用了迭代器，迭代器的作用當然就是遍歷容器中的元素，而且他的好處就在於分離了容器的實現和遍歷操作，不管我們使用什麼型別的容器，使用迭代器的操作幾乎是如出一轍。

看下面的**：

>>> a = [2, 3, 4]

>>> it =iter(a)
>>> print
it.next()
2>>> print
it.next()
3>>> print
it.next()
4>>> print
it.next()
traceback (most recent call last):
file 
"", line 1, in
stopiteration
>>>

在上面的**中，iter函式建立了乙個可以迭代的物件，然後每次呼叫next方法，都能從其中取出元素。當沒有元素可以迭代時，便丟擲乙個異常stopiteration。

所以我們上面的for迴圈可以這樣改寫：

a = [1, 2, 3, 4]

it =iter(a)
item =none
while
true:
try:
item =it.next()
except
stopiteration:
break
print item    #
do_something

如何建立迭代器

現在我們想對我們自定義的class進行迭代操作，應該怎麼辦？

這裡的關鍵是實現__iter__和next兩個函式。

#

!/usr/bin/env python
#coding: utf-8
class
iterlist:
def__init__
(self, elem):
self.iter =iter(elem) 
def__iter__
(self):
return
self
defnext(self):
return
self.iter.next()
if__name__ == '
__main__':
a = [1, 2, 3, 4]
test =iterlist(a)
for item in
test:
print item

這裡我們僅僅是對class內部持有的元素做了乙個包裝，我們的__iter__返回的是自身，next則是呼叫的儲存的iter的next方法。

現在我們提供乙個稍微複雜的版本，這個版本可以允許向next函式傳遞引數，指定取出幾個值。

#

!/usr/bin/env python
#coding: utf-8
class
iterlist:
def__init__
(self, elem):
self.iter =iter(elem) 
def__iter__
(self):
return
self
def next(self, howmany=1):
result =
for i in
range(howmany):
try:
except
stopiteration:
raise
return
result
if__name__ == '
__main__':
s = range(20)
test =iterlist(s)
print
test.next()
print
test.next()
print test.next(3)

這個例子能夠讓我們更加清晰的認識到next函式的工作原理。

用迭代器實現斐波那契數列

我們再給出最後乙個關於斐波那契數列的例子：

對於斐波那契數列，我們可以這樣實現：

def

fab(max): 
n, a, b = 0, 0, 1l = 
while n a, b = b, a +b 
n = n + 1 
returnlif
__name__ == '
__main__':
for i in fab(5):
print i

上面的fab函式返回乙個列表，記錄斐波那契數列的值。

但是，當max過大的時候，fab就必須生成乙個巨大的列表，這不僅占用大量記憶體，也會消耗過多的時間。

下面我們使用迭代器，給出乙個更加高效的實現：

class

fab(object): 
def__init__
(self, max): 
self.max =max 
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 
def__iter__
(self): 
return
self 
defnext(self): 
if self.n r =self.b 
self.a, self.b = self.b, self.a +self.b 
self.n = self.n + 1 
return
r         
raise
stopiteration()
if__name__ == '
__main__':
for i in fab(5):
print i

這個版本高效在何處？

之前的版本是預先把乙個巨大的結果生成，然後逐個去遍歷，而這裡呼叫fab時，僅僅做了乙個簡單的初始化工作，真正的計算則是發生在每次迭代呼叫next的時候。所以這裡不會占用過大的記憶體，而且不需要預先計算，也節約了時間。

本文最後部分參考了：

Python中Iterator迭代器的使用雜談

迭代器是一種支援next 操作的物件。它包含一組元素，當執行next 操作時，返回其中乙個元素 當所有元素都被返回後，生成乙個stopiteration異常。a 1,2,3 ia iter a next ia 1 next ia 2 next ia 3 next ia traceback most ...

python中迭代器詳解

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python中迭代器 python中的迭代器

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