1.可迭代对象
我们已经知道可以对list、tuple、dict、set、str等类型的数据使用for…in…的循环语法从其中依次拿到数据进行使用,我们把这样的过程称为遍历,也叫迭代。
把可以通过for…in…这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象称之为可迭代对象(Iterable)。
在Python中,迭代可通过for … in来完成,例如列表的迭代:
>>> for num in [11, 22 , 33]: ... print(num) ... 11
22
33
list这种数据类型虽然有下标,但很多其他数据类型是没有下标的,但是,只要是可迭代对象,无论有无下标,都可以迭代,比如dict就可以迭代:
>>> d = {'a': 11, 'b': 22, 'c': 33} >>> for key in d: ... print(key) ... a c b
因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不一样。
默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时迭代key和value,可以用for k, v in d.items()。
由于字符串也是可迭代对象,因此,也可以作用于for循环:
>>> for str in 'python': ... print(str) ... p y t h o n
2. 如何判断一个对象是否可以迭代
可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象:
In [50]: from collections import Iterable In [51]: isinstance([], Iterable) Out[51]: True In [52]: isinstance({}, Iterable) Out[52]: True In [53]: isinstance('abc', Iterable) Out[53]: True In [54]: isinstance(mylist, Iterable) Out[54]: False In [55]: isinstance(100, Iterable) Out[55]: False
3. 可迭代对象的本质
我们分析对可迭代对象进行迭代使用的过程,发现每迭代一次(即在for…in…中每循环一次)都会返回对象中的下一条数据,一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。那么,在这个迭代过程中就应该有一个“记录员”去记录每次访问到了第几条数据,以便每次迭代都可以返回下一条数据。我们把这个能帮助我们进行数据迭代的“记录员”称为迭代器(Iterator)。可迭代对象的本质就是可以向我们提供一个这样的“记录员”即迭代器帮助我们对其进行迭代遍历使用。
可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器,我们在迭代一个可迭代对象的时候,实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器,然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。那么也就是说,一个具备了__iter__方法的对象,就是一个可迭代对象。
>>> class MyList(object): ... def __init__(self): ... self.container = [] ... def add(self, item): ... self.container.append(item) ... def __iter__(self): ... """返回一个迭代器""" ... # 我们暂时忽略如何构造一个迭代器对象
... pass ... >>> mylist = MyList() >>> from collections import Iterable >>> isinstance(mylist, Iterable) True >>>
# 这回测试发现添加了__iter__方法的mylist对象已经是一个可迭代对象了
4. iter()函数与next()函数
list、tuple等都是可迭代对象,我们可以通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。iter()函数实际上就是调用了可迭代对象的__iter__方法。
>>> li = [11, 22, 33, 44, 55] >>> li_iter = iter(li) >>> next(li_iter) 11
>>> next(li_iter) 22
>>> next(li_iter) 33
>>> next(li_iter) 44
>>> next(li_iter) 55
>>> next(li_iter) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration >>>
注意,当我们已经迭代完最后一个数据之后,再次调用next()函数会抛出StopIteration的异常,来告诉我们所有数据都已迭代完成,不用再执行next()函数了。
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