Python中的“iterable”、“iterator”和“iteration”是什么?它们是如何定义的?
当前回答
iterable = [1, 2]
iterator = iter(iterable)
print(iterator.__next__())
print(iterator.__next__())
so,
Iterable是一个可以循环的对象。例如，列表，字符串，元组等。 在iterable对象上使用iter函数将返回一个迭代器对象。 现在这个迭代器对象有一个名为__next__的方法(在Python 3中，或者在Python 2中只是next)，通过它你可以访问iterable的每个元素。
所以, 以上代码的输出为:
1
2
其他回答
迭代器是实现iter和next方法的对象。如果定义了这些方法，则可以使用for循环或推导式。
class Squares:
def __init__(self, length):
self.length = length
self.i = 0
def __iter__(self):
print('calling __iter__') # this will be called first and only once
return self
def __next__(self):
print('calling __next__') # this will be called for each iteration
if self.i >= self.length:
raise StopIteration
else:
result = self.i ** 2
self.i += 1
return result
迭代器会耗尽。这意味着在你遍历项目之后，你不能重复，你必须创建一个新对象。假设你有一个类，它包含cities属性，你想要遍历。
class Cities:
def __init__(self):
self._cities = ['Brooklyn', 'Manhattan', 'Prag', 'Madrid', 'London']
self._index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self._index >= len(self._cities):
raise StopIteration
else:
item = self._cities[self._index]
self._index += 1
return item
类Cities的实例是一个迭代器。然而，如果你想在城市上重复，你必须创建一个新对象，这是一个昂贵的操作。你可以把这个类分成两个类:一个返回城市，第二个返回一个迭代器，它将城市作为初始参数。
class Cities:
def __init__(self):
self._cities = ['New York', 'Newark', 'Istanbul', 'London']
def __len__(self):
return len(self._cities)
class CityIterator:
def __init__(self, city_obj):
# cities is an instance of Cities
self._city_obj = city_obj
self._index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self._index >= len(self._city_obj):
raise StopIteration
else:
item = self._city_obj._cities[self._index]
self._index += 1
return item
现在如果我们需要创建一个新的迭代器，我们不需要再次创建数据，也就是城市。我们创建了cities对象并将其传递给迭代器。但我们仍在做额外的工作。我们可以通过只创建一个类来实现这一点。
Iterable是一个实现Iterable协议的Python对象。它只需要返回一个迭代器对象的新实例的__iter__()。
class Cities:
def __init__(self):
self._cities = ['New York', 'Newark', 'Istanbul', 'Paris']
def __len__(self):
return len(self._cities)
def __iter__(self):
return self.CityIterator(self)
class CityIterator:
def __init__(self, city_obj):
self._city_obj = city_obj
self._index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self._index >= len(self._city_obj):
raise StopIteration
else:
item = self._city_obj._cities[self._index]
self._index += 1
return item
迭代器有__iter__和__next__，可迭代对象有__iter__，所以我们可以说迭代器也是可迭代对象，但它们是耗尽的可迭代对象。另一方面，迭代对象永远不会耗尽 因为它们总是返回一个新的迭代器，然后用于迭代
你注意到可迭代器代码的主要部分是在迭代器中，而可迭代器本身只不过是一个额外的层，允许我们创建和访问迭代器。
在可迭代对象上迭代
Python有一个内置的函数iter()，它调用__iter__()。当我们遍历一个可迭代对象时，Python调用iter()，它返回一个迭代器，然后它开始使用迭代器的__next__()来遍历数据。
注意，在上面的例子中，Cities创建了一个可迭代对象，但它不是一个序列类型，这意味着我们不能通过索引获得一个城市。为了解决这个问题，我们应该将__get_item__添加到Cities类中。
class Cities:
def __init__(self):
self._cities = ['New York', 'Newark', 'Budapest', 'Newcastle']
def __len__(self):
return len(self._cities)
def __getitem__(self, s): # now a sequence type
return self._cities[s]
def __iter__(self):
return self.CityIterator(self)
class CityIterator:
def __init__(self, city_obj):
self._city_obj = city_obj
self._index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self._index >= len(self._city_obj):
raise StopIteration
else:
item = self._city_obj._cities[self._index]
self._index += 1
return item
iterable是一个具有__iter__()方法的对象。它可以迭代多次，比如list()和tuple()。
迭代器是进行迭代的对象。它由__iter__()方法返回，通过自己的__iter__()方法返回自身，并有一个next()方法(3.x中的__next__())。
迭代是调用next()响应的过程。__next__()直到引发StopIteration。
例子:
>>> a = [1, 2, 3] # iterable
>>> b1 = iter(a) # iterator 1
>>> b2 = iter(a) # iterator 2, independent of b1
>>> next(b1)
1
>>> next(b1)
2
>>> next(b2) # start over, as it is the first call to b2
1
>>> next(b1)
3
>>> next(b1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> b1 = iter(a) # new one, start over
>>> next(b1)
1
其他人已经全面地解释了什么是iterable和iterator，所以我将尝试对生成器做同样的事情。
恕我直言，理解生成器的主要问题是“生成器”这个词的混淆用法，因为这个词有两种不同的含义:
作为创建(生成)迭代器的工具， 以返回迭代器的函数形式(即在函数体中包含yield语句)， 以生成器表达式的形式 作为使用该工具的结果，即结果迭代器。 (在这个意思中，生成器是迭代器的一种特殊形式——“generator”这个词指出了这个迭代器是如何创建的。)
Generator作为第一种工具:
In[2]: def my_generator():
...: yield 100
...: yield 200
In[3]: my_generator
输出[3]:<function __main__.my_generator()> .my_generator(
In[4]: type(my_generator)
[4]:函数
生成器作为使用此工具的结果(即迭代器):
In[5]: my_iterator = my_generator()
In[6]: my_iterator
输出[6]:<生成器对象my_generator at 0x00000000053EAE48>
In[7]: type(my_iterator)
[7]:发电机
Generator作为第二种类型的工具-与该工具的结果迭代器难以区分:
In[8]: my_gen_expression = (2 * i for i in (10, 20))
In[9]: my_gen_expression
Out[9]: <generator object <genexpr> at 0x000000000542C048>
In[10]: type(my_gen_expression)
[10]:发电机
Iterable:-可迭代的东西是可迭代的;比如序列，比如列表，字符串等等。 它也有__getitem__方法或__iter__方法。现在如果我们对该对象使用iter()函数，我们将得到一个迭代器。
迭代器:-当我们从iter()函数获得迭代器对象;我们调用__next__()方法(在python3中)或简单地调用next()(在python2中)来逐个获取元素。该类或该类的实例称为迭代器。
从文档:
迭代器的使用遍及并统一了Python。在后台，for语句在容器对象上调用iter()。该函数返回一个迭代器对象，该对象定义了__next__()方法，该方法每次访问容器中的一个元素。当没有更多的元素时，__next__()会引发一个StopIteration异常，告诉for循环终止。你可以使用next()内置函数调用__next__()方法;这个例子展示了它是如何工作的:
>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
next(it)
StopIteration
一个类的前:-
class Reverse:
"""Iterator for looping over a sequence backwards."""
def __init__(self, data):
self.data = data
self.index = len(data)
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.index == 0:
raise StopIteration
self.index = self.index - 1
return self.data[self.index]
>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
... print(char)
...
m
a
p
s
下面是我的小抄:
sequence
+
|
v
def __getitem__(self, index: int):
+ ...
| raise IndexError
|
|
| def __iter__(self):
| + ...
| | return <iterator>
| |
| |
+--> or <-----+ def __next__(self):
+ | + ...
| | | raise StopIteration
v | |
iterable | |
+ | |
| | v
| +----> and +-------> iterator
| ^
v |
iter(<iterable>) +----------------------+
|
def generator(): |
+ yield 1 |
| generator_expression +-+
| |
+-> generator() +-> generator_iterator +-+
小测验:你看到…
每个迭代器都是可迭代对象? 容器对象的__iter__()方法可以实现为生成器? 具有__next__方法的迭代器不一定是迭代器?
答案:
Every iterator must have an __iter__ method. Having __iter__ is enough to be an iterable. Therefore every iterator is an iterable. When __iter__ is called it should return an iterator (return <iterator> in the diagram above). Calling a generator returns a generator iterator which is a type of iterator. class Iterable1: def __iter__(self): # a method (which is a function defined inside a class body) # calling iter() converts iterable (tuple) to iterator return iter((1,2,3)) class Iterable2: def __iter__(self): # a generator for i in (1, 2, 3): yield i class Iterable3: def __iter__(self): # with PEP 380 syntax yield from (1, 2, 3) # passes assert list(Iterable1()) == list(Iterable2()) == list(Iterable3()) == [1, 2, 3] Here is an example: class MyIterable: def __init__(self): self.n = 0 def __getitem__(self, index: int): return (1, 2, 3)[index] def __next__(self): n = self.n = self.n + 1 if n > 3: raise StopIteration return n # if you can iter it without raising a TypeError, then it's an iterable. iter(MyIterable()) # but obviously `MyIterable()` is not an iterator since it does not have # an `__iter__` method. from collections.abc import Iterator assert isinstance(MyIterable(), Iterator) # AssertionError
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