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Python基础之迭代器

一.什么是迭代器

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迭代器是用来迭代取值的工具。

而涉及到把多个值循环取出来的类型有:列表,字符串,元组,字段,集合,打开文件等。通过使用的遍历方式有for···in···,while等,但是,这些方式只适用于有索引的数据类型。为了解决索引取的局限性,python提供了一种 不依赖于索引的取值方式:迭代器

注意:

二.可迭代对象

可迭代对象:但凡内置有__iter__方法的都称为可迭代对象

常见的可迭代对象:

1.集合数据类型,如list,tuple,dict,set,str等

2.生成器,包括生成器和带yield的生成器函数。

三.如何创建迭代器

迭代器是一个包含数个值的对象。

迭代器是可以迭代的对象,这意味着您可以遍历所有值。

从技术上讲,在Python中,迭代器是实现迭代器协议的对象,该协议由方法 __iter__() 和 __next__() 组成。

简而言之,一个类里面实现了__iter__()和__next__()这两个魔法方法,那么这个类的对象就是可迭代对象。

四.迭代器的优缺点

1.优点

2.缺点

五.迭代器示例

另外,如果类Stu继承了Iterator,那么Stu可以不用实现__iter__()方法

遍历迭代器

StopIteration

如果你有足够的 next() 语句,或者在 for 循环中使用,则上面的例子将永远进行下去。

为了防止迭代永远进行,我们可以使用 StopIteration 语句。

在 __next__() 方法中,如果迭代完成指定的次数,我们可以添加一个终止条件来引发错误

python中的迭代器的理解?

9.9. 迭代器

现在你可能注意到大多数容器对象都可以用 for 遍历:

for element in [1, 2, 3]:

print(element)

for element in (1, 2, 3):

print(element)

for key in {'one':1, 'two':2}:

print(key)

for char in "123":

print(char)

for line in open("myfile.txt"):

print(line, end='')

这种形式的访问清晰、简洁、方便。迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台, for 语句在容器对象中调用 iter() 。该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象,它在容器中逐一访问元素。没有后续的元素时, __next__() 抛出一个 StopIteration 异常通知 for 语句循环结束。你可以是用内建的 next() 函数调用 __next__() 方法;以下是其工作原理的示例:

s = 'abc'

it = iter(s)

it

next(it)

'a'

next(it)

'b'

next(it)

'c'

next(it)

Traceback (most recent call last):

File "

", line 1, in ?

next(it)

StopIteration

了解了迭代器协议的后台机制,就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。定义一个 __iter__() 方法,使其返回一个带有 __next__() 方法的对象。如果这个类已经定义了 __next__() ,那么 __iter__() 只需要返回 self:

Python中的迭代器与可迭代:iter()和next()

一种自动迭代的更优雅的实现是使用 for循环

在Python中,迭代器(Iterator)和可迭代(iterable)的区别是,迭代器支持 iter ()和 next ()方法;可迭代支持 iter ()方法。可迭代只能在for循环中获得元素,迭代器还可以用next()方法获取元素。

list/truple/map/dict都是可迭代,但不是迭代器;这些数据的大小是确定的;迭代器不是,迭代器不知道要执行多少次,所以可以理解为不知道有多少个元素,每调用一次next(),就会往下走一步。

凡是可以for循环的,都是Iterable

凡是可以next()的,都是Iterator

python中的迭代是什么意思?

数学上面的定义:迭代公式就是指用现在的值,代到一个公式里面,算出下一个值,再用下一个值代入公式,如此往复地代。比如:x=(x+2/x)/2 你随便拿一个x=10代入,得x=(10+2/10)/2=5.1,再代进去x=(5.1+2/5.1)/2=2.746,再代入得1.737,以此类推。

在python中,迭代式也可以是递归的调用,下面给你举个例子:

def f(n):

if n == 0 or n == 1 or n == 2: return 1

else: return f(n-1) + f(n-2)

这就是一个简单的第n项斐波那契数的求法,这里就用的是迭代式。另外的例子就是牛顿迭代法,采用逐次渐进的效果求出n的开方数,下面是例子:

def f(guess):

return guess ** 2

def fd(guess):

return 2 * guess

def SquareRootNR(x, epsilon):

guess = x / 2.0

diff = f(guess) - x

ctr = 1

while abs(diff) epsilon and ctr = 100:

guess = guess - diff / fd(guess)

diff = f(guess) - x

ctr += 1。

Python的基础知识之迭代器

迭代:按照一定的顺序访问集合中的每一个元素,或者叫遍历(其他语言叫做遍历);

可迭代对象(Iterable):能被迭代的对象,或者说直接作用于for循环的对象,可以通过for..in来遍历的对象,比如数组(list)、元祖(tuple)字符串等;

迭代器(Iterator):能作用于next() 函数,并不断返回下一个值的对象称为迭代器,是惰性计算的序列(很重要)

1、判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections模块的Iterable类型判断

2、判断一个对象是否是迭代器Iterator对象

3、可迭代对象Iterable转化为迭代器对象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性

A.惰性计算数据,节省内存

B.能记录状态,并通过next()函数执行下一个状态

C.具有可迭代性

2、集合数据类型如list、dict、str、tuple等是可迭代对象Iterable但不是迭代器Iterator,不过可以通过iter()函数转化为一个Iterator对象

原因:Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。Iterator对象表示一个无限大的数据,集合是有限集合,假如被next()到最后就是没有返回直接carsh

3、生成器(generator)一定是迭代器,他是一种特殊的迭代器;

如果想了解更多Python知识,请查看

Python的基础知识之生成器

Python的基础知识之装饰器

学无止境,学习Python的伙伴可以多多交流。

Python3 - 排列组合的迭代

遍历一个序列中元素的所有可能的排列或组合。

itertools 模块提供了三个函数来解决这类问题。 其中一个是 itertools.permutations() , 它接受一个序列并产生一个元组序列,每个元组由序列中所有元素的一个可能排列组成,即通过打乱序列中元素排列顺序生成一个元组,比如:

如果想得到指定长度的所有排列,你可以传递一个可选的长度参数。比如:

使用 itertools.combinations() 可得到输入序列中元素的所有的组合。比如:

对于 combinations() 来讲,元素的顺序已经不重要了,即组合 ('a', 'b') 与 ('b', 'a') 其实是一样的,最终只会输出其中一个。

在计算组合的时候,一旦元素被选取就会从候选中剔除掉(比如如果元素’a’已经被选取了,那么接下来就不会再考虑它了)。 而函数 itertools.combinations_with_replacement() 允许同一个元素被选择多次,比如:

尽管手动可以实现排列组合算法,但是这样做比较麻烦,当遇到有些复杂的迭代问题时,可以先去看看itertools模块是否能实现,很有可能会在里面找到解决方案!


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