Python 迭代器 · Programiz 中文系列教程

# Python 迭代器 > 原文： [https://www.programiz.com/python-programming/iterator](https://www.programiz.com/python-programming/iterator) #### 迭代器是可以迭代的对象。在本教程中，您将学习迭代器如何工作以及如何使用`__iter__`和`__next__`方法构建自己的迭代器。 ## Python 中的迭代器迭代器在 Python 中无处不在。它们在`for`循环，理解力，生成器等中优雅地实现，但隐藏在清晰的视野中。 Python 中的迭代器只是可以对其进行迭代的[对象](/python-programming/class)。一个将返回数据的对象，一次返回一个元素。从技术上讲，Python **迭代器对象**必须实现两个特殊方法`__iter__()`和`__next__()`，统称为**迭代器协议**。如果我们可以从中获得一个迭代器，则该对象称为**可迭代对象**。 Python 中大多数内置容器都是可迭代的，例如：[列表](/python-programming/list)，[元组](/python-programming/tuple)，[字符串](/python-programming/string)等。 `iter()`函数（依次调用`__iter__()`方法）从它们返回一个迭代器。 * * * ## 通过迭代器进行迭代我们使用`next()`函数手动迭代迭代器的所有项目。当我们到达末尾并且没有更多数据要返回时，它将引发`StopIteration`异常。以下是一个示例。 ```py # define a list my_list = [4, 7, 0, 3] # get an iterator using iter() my_iter = iter(my_list) # iterate through it using next() # Output: 4 print(next(my_iter)) # Output: 7 print(next(my_iter)) # next(obj) is same as obj.__next__() # Output: 0 print(my_iter.__next__()) # Output: 3 print(my_iter.__next__()) # This will raise error, no items left next(my_iter) ``` **输出** ```py 4 7 0 3 Traceback (most recent call last): File "<string>", line 24, in <module> next(my_iter) StopIteration ``` 一种更优雅的自动迭代方式是[`for`循环](/python-programming/for-loop)。使用此方法，我们可以迭代可以返回迭代器的任何对象，例如列表，字符串，文件等。 ```py >>> for element in my_list: ... print(element) ... 4 7 0 3 ``` * * * ## 迭代器和`for`循环如上例所示，`for`循环能够自动迭代列表。实际上，`for`循环可以迭代任何可迭代的对象。让我们仔细看看`for`循环是如何在 Python 中实际实现的。 ```py for element in iterable: # do something with element ``` 实际上是实现为。 ```py # create an iterator object from that iterable iter_obj = iter(iterable) # infinite loop while True: try: # get the next item element = next(iter_obj) # do something with element except StopIteration: # if StopIteration is raised, break from loop break ``` 因此，在内部，`for`循环通过在可迭代对象上调用`iter()`创建了迭代器对象`iter_obj`。具有讽刺意味的是，这个`for`循环实际上是一个无限[`while`循环](/python-programming/while-loop)。在循环内部，它调用`next()`获取下一个元素，并使用该值执行`for`循环的主体。所有物品耗尽后，`StopIteration`抛出，内部被卡住，循环结束。请注意，任何其他类型的异常都将通过。 * * * ## 构建自定义迭代器在 Python 中从头开始构建迭代器很容易。我们只需要实现`__iter__()`和`__next__()`方法。 `__iter__()`方法返回迭代器对象本身。如果需要，可以执行一些初始化。 `__next__()`方法必须返回序列中的下一项。在到达末尾以及随后的调用中，它必须提高`StopIteration`。在这里，我们显示一个示例，该示例将在每次迭代中为我们提供下一个 2 的幂。幂指数从零开始一直到用户设置的数字。 ```py class PowTwo: """Class to implement an iterator of powers of two""" def __init__(self, max=0): self.max = max def __iter__(self): self.n = 0 return self def __next__(self): if self.n <= self.max: result = 2 ** self.n self.n += 1 return result else: raise StopIteration # create an object numbers = PowTwo(3) # create an iterable from the object i = iter(numbers) # Using next to get to the next iterator element print(next(i)) print(next(i)) print(next(i)) print(next(i)) print(next(i)) ``` **输出**： ```py 1 2 4 8 Traceback (most recent call last): File "/home/bsoyuj/Desktop/Untitled-1.py", line 32, in <module> print(next(i)) File "<string>", line 18, in __next__ raise StopIteration StopIteration ``` 我们还可以使用`for`循环来迭代迭代器类。 ```py >>> for i in PowTwo(5): ... print(i) ... 1 2 4 8 16 32 ``` * * * ## Python 无限迭代器不必耗尽迭代器对象中的项目。可以有无限迭代器（永无止境）。处理此类迭代器时必须小心。这是一个演示无限迭代器的简单示例。可以使用两个参数来调用[内置函数](/python-programming/built-in-function) `iter()`函数，其中第一个参数必须是可调用的对象（函数），第二个参数是前哨。迭代器将调用此函数，直到返回的值等于哨兵。 ```py >>> int() 0 >>> inf = iter(int,1) >>> next(inf) 0 >>> next(inf) 0 ``` 我们可以看到`int()`函数始终返回 0。因此，将其传递为`iter(int,1)`将返回一个迭代器，该迭代器将调用`int()`，直到返回的值等于 1。这永远不会发生，并且会得到一个无限的迭代器。我们还可以构建自己的无限迭代器。理论上，以下迭代器将返回所有奇数。 ```py class InfIter: """Infinite iterator to return all odd numbers""" def __iter__(self): self.num = 1 return self def __next__(self): num = self.num self.num += 2 return num ``` 样本运行如下。 ```py >>> a = iter(InfIter()) >>> next(a) 1 >>> next(a) 3 >>> next(a) 5 >>> next(a) 7 ``` 等等... 在这些类型的无限迭代器上进行迭代时，请小心包含终止条件。使用迭代器的优点是节省了资源。如上图所示，我们无需将整个数字系统存储在内存中就可以获得所有奇数。从理论上讲，我们可以在有限内存中包含无限项。有一种在 Python 中创建迭代器的简便方法。要了解更多信息，请访问：[使用`yield`的 Python 生成器](/python-programming/generator)。