Python进阶之路 自定义可迭代的类

自定义可迭代的类

列表可以获取列表的长度，然后使用变量i对列表索引进行循环，也可以获取集合的所有元素，且容易理解。没错，使用列表的代码是容易理解，也很好操作，但这是要付出代价的。列表之所以可以用索引来快速定位其中的任何一个元素，是因为列表是一下子将所有的数据都装载在内存中，而且是一块连续的内存空间。当数据量比较小时，实现比较容易；当数据量非常大时，会非常消耗内存资源。而迭代就不同，迭代是读取多少元素，就将多少元素装载到内存中，不读取就不装载。这有点像处理XML的两种方式：DOM和SAX。DOM是一下子将所有的XML数据都装载到内存中，所以可以快速定位任何一个元素，但代价是消耗内存；而SAX是顺序读取XML文档，没读到的XML文档内容是不会装载到内存中的，所以SAX比较节省内存，但只能从前向后的顺序读取XML文档的内容。

如果在一个类中定义__iter__方法，那么这个类的实例就是一个迭代器。__iter__方法需要返回一个迭代器，所以就返回对象本身即可(也就是self)。当对象每迭代一次时，就会调用迭代器中的另外一个特殊成员方法__next__。该方法需要返回当前迭代的结果。下面先看一个简单的例子，在这个例子中，通过自定义迭代器对由星号*组成的直三角形的每一行进行迭代，然后通过for循环进行迭代，输出一定行数的直角三角形。

# 可无限迭代直角三角形的行
class righttriangle:
    def __init__(self):
        # 定义一个变量n，表示当前的行数
        self.n = 1
    def __next__(self):
        # 通过字符串的乘法获取直接三角形每一行的字符串，每一行字符串的长度是2 * n -1
        result = '*' * (2 * self.n - 1)
        # 行数加1
        self.n += 1
        return result
    # 该方法必须返回一个迭代器
    def __iter__(self):
        return self

rt = righttriangle()
# 对迭代器进行迭代
for e in rt:
    # 限制输出行的长度不能大于20，否则将会无限输出行
    if len(e) > 20:
        break
    print(e)

输出结果：

*
***
*****
*******
*********
***********
*************
***************
*****************
*******************

[例10.10] 现在来看一个更有意思的例子，在这个例子中定义了一个迭代器类(Fibonacci)，用于无限制迭代斐波那契数列。

# 可以无限制迭代斐波那契数列
class Fibonacci:
    # 在构造方法中定义两个变量a和b，用来表示斐波那契数列的最开始的两个值
    def __init__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
    def __next__(self):
        # self.a就是当前要迭代的值
        result = self.a
        # 计算斐波那契数列的下一个值，并将a变成原来的b，将b变成下一个值
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        # 返回当前迭代的值
        return result
    # 该方法必须返回一个迭代器
    def __iter__(self):
        return self

fibs = Fibonacci()
# 对斐波那契数列进行迭代
for fib in fibs:
    print(fib,end = ' ')
    # 迭代的值不能超过500
    if fib > 500:
        break

输出结果：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610