前言
当我们需要对列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）的元素进行遍历时，其实Python内部都是启动迭代器来完成操作的。
迭代器（Iterator）并非Python独有的，在C++和Java中也出现了此概念。迭代器可以帮助我们解决面对复杂的数据场景时，快速简便的获取数据。
1. 什么是迭代器？
- 迭代器是一个表示数据流的对象，当我们调用next()方法时会返回容器中的下一个值
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迭代器中包含
__iter__和__next__()方法。通过__iter__方法可以返回迭代器对象本身的方法。__next__()方法会使cur指针始终指向当前位置，即返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则会抛出StopIteration异常。 - 迭代器(iterator)也是可迭代的对象（iterable）
2. 迭代器类型
- Python中支持容器进行迭代，同时也提供迭代器协议支持用户自定义类进行迭代
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容器迭代器：
container.__iter__()方法实现容器对象迭代 -
迭代器协议：
__iter__()方法和__next__()方法 -
__iter__()：返回迭代器本身，容器可以与for...in结合使用 -
__next__()：返回迭代器返回下一项
3. 迭代器分类
容器迭代器
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data = [1,2,3,4]it = iter(data)print(next(it))print(next(it)) |
- Python中提供的内置容器有：list、tuple、dictionary 和 set都是可迭代对象
- 调用iter()方法获取对应的迭代对象
- 调用next()方法获取迭代对象下一项值。每一次调用next之后，会自动往后移到到一位，获取后面一位的数据。
遍历迭代器
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for i in it: print(i) |
对于可迭代对象，我们也可以使用for...in来进行迭代
自定义迭代器
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class Myiter: def __init__(self,times): self.times = times def __iter__(self): self.n = 0 return self def __next__(self): if self.n <= self.times: result = 3 ** self.n self.n += 1 return result else: raise StopIterationdata = Myiter(4)it = iter(data)# 第1次print(next(it))# 第2次print(next(it))# 第3次print(next(it))# 第4次print(next(it))# 第5次print(next(it))# 第6次，超出范围触发StopIterationprint(next(it))...1392781Traceback (most recent call last): File "E:\workspace\uiat\cookbooks\tester.py", line 67, in <module> print(next(it)) File "E:\workspace\uiat\cookbooks\tester.py", line 51, in __next__ raise StopIterationStopIteration... |
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创建的对象/类需要实现
__iter__()和__next__()两个方法即可作为迭代器 - 迭代器中__iter__()返回迭代器本身方法
- 迭代器中__next__()方法允许进行其他操作，但是必须返回迭代器的下一项
- 为了防止迭代永远进行下去，Python提供stopIterator语句，终止迭代
总结
本期，我们对Python Iterator迭代器由__iter__()方法和__next__()方法组成。迭代器分为Iterator和iteratable两种，因此迭代器本身也是可迭代对象的。
迭代器分为容器迭代和自定义迭代。
到此这篇关于Python 迭代器Iterator详情的文章就介绍到这了,更多相关Python Iterator内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
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