Python中的迭代器与可迭代

╰半夏微凉° 2022-02-26 00:52 479阅读 0赞

很多人在听到迭代器与可迭代这两个名词时往往会搞不清楚，甚至认为他们是一样的，但是实际上他们是不同的概念。

我们先来直观的区分这两者有什么不同。

**可迭代 (iterable)**：如果一个对象具备有`__iter__()` 或者 `__getitem__()`其中任何一个魔术方法的话，这个对象就可以称为是可迭代的。其中，`__iter__()`的作用是可以让for循环遍历，而`__getitem__()`方法可以让实例对象通过\[index\]索引的方式去访问实例中的元素。所以，列表List、元组Tuple、字典Dictionary、字符串String等数据类型都是可迭代的。

**迭代器 (iterator)**: 如果一个对象同时有`__iter__()`和`__next__()`魔术方法的话，这个对象就可以称为是迭代器。`__iter__()`的作用前面我们也提到过，是可以让for循环遍历。而`__next__()`方法是让对象可以通过 \*\*next(实例对象) \*\*的方式访问下一个元素。列表List、元组Tuple、字典Dictionary、字符串String等数据类型虽然是可迭代的，但都不是迭代器，因为他们都没有next( )方法。

*  **如何判断可迭代(iterable) & 迭代器(iterator)**

我们可以借助Python中的\*\*isinstance(object, classinfo)\*\*函数来判断一个对象是否是一个已知类型。如下例子中，通过isinstance( )函数分别判断列表、元组、字典、字符串是不是可迭代或迭代器。

from collections import Iterable
    from collections import Iterator
    
    print(f"List is 'Iterable': {isinstance([], Iterable)}")
    print(f"Tuple is 'Iterable': {isinstance((), Iterable)}")
    print(f"Dict is 'Iterable': {isinstance({}, Iterable)}")
    print(f"String is 'Iterable': {isinstance('', Iterable)}")
          
    print("="*25)
    
    print(f"List is 'Iterator': {isinstance([], Iterator)}")
    print(f"Tuple is 'Iterator': {isinstance((), Iterator)}")
    print(f"Dict is 'Iterator': {isinstance({}, Iterator)}")
    print(f"String is 'Iterator': {isinstance('', Iterator)}")
    
    # 输出如下：
    # List is 'Iterable': True
    # Tuple is 'Iterable': True
    # Dict is 'Iterable': True
    # String is 'Iterable': True
    # =========================
    # List is 'Iterator': False
    # Tuple is 'Iterator': False
    # Dict is 'Iterator': False
    # String is 'Iterator': False

通过对定义的分析和比较我们得知：迭代器都是可迭代的（因为迭代器都包含\_\_iter\_\_()函数），但可迭代的不一定是迭代器（因为未必每个可迭代就包含\_\_next\_\_()方法）。

*  **创建一个迭代器**

得益于Python的鸭子类型特性，只要我们实现类似具备某一特征的方法，就可以认为它就是什么。所以我们定义了一个类并在类中实现\_\_iter\_\_()和\_\_next\_\_()方法，那么这个类就可以当做是一个迭代器了。

from collections import Iterator
    
    class Data:
        def __init__(self, x):
            self.x = x
        
        def __iter__(self):
            return self
        
        def __next__(self):
            if self.x >= 10:
                raise StopIteration
            else:
                self.x += 1
                return self.x
            
    data = Data(0)
    
    print(f"data is 'Iterator': {isinstance(data, Iterator)}")
    
    # 输出如下：
    # data is 'Iterator': True

如上例子中我们可以看到，最后我们用isinstance()函数判断得到结果为True，证明我们定义的实例对象是一个真正的迭代器了。因为是迭代器，我们就可以用for循环来验证试试。

from collections import Iterator
    
    class Data:
        def __init__(self, x):
            self.x = x
        
        def __iter__(self):
            return self
        
        def __next__(self):
            if self.x >= 10:
                raise StopIteration
            else:
                self.x += 1
                return self.x
            
    data = Data(0)
    
    for d in data:
        print(d)
    
    # 输出如下：
    # 1
    # 2
    # 3
    # 4
    # 5
    # 6
    # 7
    # 8
    # 9
    # 10

上述例子中，我们定义的类对象内部，把x的值显示在大于等于10以内，否则就会抛出StopIteration异常错误（当然实际使用时并不会出错，只是中断继续执行。）我们先创建了一个初始值为0的实例对象，最后顺利的用for循环遍历了从1到10的数字，因为内部对大于等于10的限制，所以输出到10的时候就停止了。特别要注意的是，如果你再次单独去执行for循环的话不会有任何输出，因为迭代器默认只运行一次。

除了自己定义`__iter__()`和`__next__()`魔术方法的外，我们还可以使用Python内置的\*\*iter()\*\*函数来返回一个迭代器，像下面这样。

list_a = [1,2,3,4,5,6]
    my_iterator = iter(list_a)
    
    print(f"my_iterator is 'Iterator': {isinstance(my_iterator, Iterator)}")
    
    # 输出如下：
    # my_iterator is 'Iterator': True

我们知道，迭代器必须具备两个基本方法`__iter__()`和`__next__()`，而`__next__()`方法是让对象可以通过 \*\*next(实例对象) \*\*的方式访问下一个元素。所以让我们验证下用next()的方式去访问这个我们转换过的迭代器是否能正常运行。

next(my_iterator)
    
    # 输出如下：
    # 1
    # 2
    # 3
    # 4
    # 5
    # 6

通过\*\*next(实例对象) \*\*的方式可以访问出每个元素。**但是这里要特别说明的一点是，next()函数只能每次执行一次才输出一次结果，如上从1输出到6，是我们手动执行了6次分别执行出来的，如果在输出6后再次执行的话，它就会报一个StopIteration异常错误。**

最后，我们还可以使用Python内置的dir()函数来看看传入参数的属性，方法等信息，比如我们用它来看看之前从list转换成的my\_iterator迭代器。

dir(my_iterator)
    
    # 输出如下：
    # ['__class__',
    #  '__delattr__',
    #  '__dir__',
    #  '__doc__',
    #  '__eq__',
    #  '__format__',
    #  '__ge__',
    #  '__getattribute__',
    #  '__gt__',
    #  '__hash__',
    #  '__init__',
    #  '__init_subclass__',
    #  '__iter__',
    #  '__le__',
    #  '__length_hint__',
    #  '__lt__',
    #  '__ne__',
    #  '__new__',
    #  '__next__',
    #  '__reduce__',
    #  '__reduce_ex__',
    #  '__repr__',
    #  '__setattr__',
    #  '__setstate__',
    #  '__sizeof__',
    #  '__str__',
    #  '__subclasshook__']

可以发现，也是意料之中的，my\_iterator迭代器包含了两个基本方法`__iter__()`和`__next__()`方法。