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十四、Python 迭代器

迭代器,英文 Iterator,它首先是个对象,其次它是访问可迭代序列(Iterable)的一种方式。通常其从序列的第一个元素开始访问,直到所有的元素都被访问才结束。

迭代器又是一个特殊的对象,特殊在于它必须实现两个方法:__iter____next__.

1 为什么要有迭代器?

迭代器存在的一个最重要价值:节省内存,这在小数据量时无足轻重。

但是,当数据量大或者对程序要求性能高时,它的价值凸显。

2 迭代器怎么节省内存了?

只知道使用迭代器能节省内存,但却不知道怎么使用才能节省内存,下面就来回答这个问题。

首先创建一个list:

In [1]: a=[1,3,5,9,10]

其次,列表内每个元素+1,创建一个新列表

In [2]: a1 = [i+1 for i in a]  

依次打印a1中每个元素:

In [8]: for i in a1: 
   ...:     print(i) 

上面操作等价于:

a1 = []
for i in a:
  a1.append(i+1)
for i in a1:
  print(i)

空间复杂度为 O(n),n为列表a内元素个数。

但是,使用迭代器实现上面的元素+1并打印的空间复杂度是多少呢?

ait = (i+1 for i in a) # 得到生成器,也是一种特殊的迭代器
for i in ait:
  print(i)

上面操作等价于:

for i in a:
  print(i+1)

不需要额外空间,所以使用迭代器加1并打印的空间复杂度为O(1).

结论:迭代器更加节省空间!

3 如何自定义一个迭代器?

上面说过,迭代器对象必须要实现两个方法,为了更加具体,我们演示如何自定义一个迭代器。

自定义一个迭代器实现斐波那契数列

#斐波那契数列
class Fabs():
    def __init__(self,max):
        self.max=max
        self.n,self.a,self.b=0,0,1

    #定义__iter__方法
    def __iter__(self):
        return self

    #定义__next__方法
    def __next__(self):
        if self.n<self.max:
            tmp=self.b
            self.a,self.b=self.b,self.a+self.b
            self.n+=1
            return tmp
        raise StopIteration

使用这个迭代器,打印斐波那契数列前10项:

In [13]: for item in Fabs(10): 
    ...:     print(item,end=' ')                                                                    
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 

4 迭代器使用有哪些注意事项?

迭代器只能前进不能回退!

也就是说一旦迭代结束,要想再使用此迭代器对象从头开始遍历元素,将是不可行的!

In [14]: a=iter([1,4,5]) 

In [16]: next(a)                                                                
Out[16]: 1

In [17]: next(a)                                                                
Out[17]: 4

In [18]: next(a)                                                                
Out[18]: 5

# 要想再使用此迭代器对象从头开始遍历元素,将是不可行的!
In [19]: next(a)                                           
# 抛出异常:StopIteration: 

使用内置函数iter,可将Iterable序列转化为迭代器。


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