Python编程技巧 – 迭代器(Iterator)

Python编程技巧 – 迭代器(Iterator)

By Jackson@ML

Iterator(迭代器)是Python语言的核心概念之一。它常常与装饰器和生成器一道被人们提及，也是所有Python书籍需要涉及的部分。

本文简要介绍迭代器的功能以及实际的案例，希望对广大读者和学生有所帮助。

1. 迭代器概念

迭代器有时会被误以为可迭代对象。其实，迭代器是一个对象(Object)， 它可以逐个地生成一系列的值。

下面先看一个列表（List）的遍历示例。

lst = ['China','Russia','Vietnam','Korea','Germany','France','Brasil']

for i in lst:
    print(i)

执行结果如下图所示：

显而易见，列表是可以迭代的。但并非所有迭代器都仅仅是列表。

现实中，有许多函数（例如：reversed）会产生出非列表的迭代器。

迭代器是一种无法以现有方式直接进行索引或输出的对象。

看以下迭代器代码示例：

iter1 = reversed([1, 2, 3, 4])
print(iter1)

执行结果如下图所示：

打印输出的是该对象（反向迭代器）的地址，并非列表的值。

上述代码可以将迭代器转换为列表，然后再次输出，或者做其它操作。添加下面代码到程序：

print(list(iter1))

执行结果如下图所示：

2. 遍历迭代器

Python中的迭代器常与for循环语句一起使用。例如，iter1是一个迭代器，以下代码运行良好：

iter1 = reversed([1, 2, 3, 4])
for i in iter1:
    print(i, end=' ')
    

执行结果如下图所示：

迭代器自身具有状态信息监控机制。当迭代到达序列末尾时，该迭代器将耗尽。

此时，如果再次使用iter1而不重置，它将不再产生任何其它值。

3. 迭代器模式

迭代器除了作为对象，处理数据之外，还形成了面向对象编程的一个流行模式，即迭代器模式。

用设计模式广泛流行的述语来讲，迭代器就是一个拥有next()和done()方法的对象，后者在序列中没有其它元素时，返回True.

在没有内置支持迭代器的编程语言中，也许迭代器的遍历过程看起来像下面这样：

while not iterator.done():
	item = iterator.next()
# other operations to item

在Python编程语言中，迭代是一个特殊的特征，因此，这个方法有个特殊名称：next, 这一方法可以通过内置的next(iterator)函数访问。

当遍历结束时，迭代器协议会抛出异常StopIterator,而不是通过done方法。

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