Python语言入门4.2-python高级之迭代器-职坐标

Python语言入门4.2-python高级之迭代器

小标 2018-06-20 来源：阅读 670 评论 0

摘要：在Python语言入门中，迭代是Python中最强有力的特性之一，同时对编程人员来说，也是最难理解的一种用法。其实从高层次来看，迭代就是一种处理序列中元素的方式。希望对大家学习Python语言入门有所帮助。

在Python语言入门中，迭代是Python中最强有力的特性之一，同时对编程人员来说，也是最难理解的一种用法。其实从高层次来看，迭代就是一种处理序列中元素的方式。希望对大家学习Python语言入门有所帮助。

通过自定义迭代对象可以定义自己的处理元素的方式，此外还可以从itertools中选择实用的迭代模式、构建特殊的生成函数等。一般来说，可迭代的对象有很多种形式，比如序列，集合等。从本质上来说，迭代是重复反馈过程的活动，其目的是逼近所需目标和结果，每一次重复称为一次迭代，每一次迭代得到的结果称为下一次迭代的初始值。递归是调用自己的一种机制，是调用自己的过程。 Python的迭代协议要求__iter__()返回一个特殊的迭代器对象，由该对象实现的__next__()方法完成实际的迭代。

1 手动访问迭代器中的元素

最简单的方法当然是用for循环:

f = open('test.txt')for line in f:

print(line)

遍历结束以后就会自动退出循环。除了for循环，还可以用next（）函数，然后自己编写代码来捕捉StopInteration异常，同样是打开文件：

with open('test.txt') as f:
    try:
        while True:
            line = next(f)
            print(line)
    except StopIteration:
        print('超出范围')

在迭代结束以后，屏幕就会打印‘超出范围’，便于异常管理以及调试程序。一般来说，stopiteration异常时用来提醒我们迭代结束的，所以我们可以利用next（）函数返回一个结束值。

2 用生成器创建新的迭代模式

自定义一种迭代模式，按照自己定义的迭代模式运行。一般我们需要利用生成器函数来定义迭代模式：

def frange(start,stop,increment):
    x = start
    while x < stop:
        yield x
        x += increment
for n in frange(0,5,0.8):
    print(n)

屏幕输出：

00.81.62.40000000000000043.24.04.8

函数中只要出现了yield语句就会将其转换为生成器。与普通函数不同的是生成器只会在响应迭代操作的时候才能运行。

3 实现迭代协议

构建一个自定义的对象，希望能够支持迭代操作，也就是实现一种迭代协议。目前来看，要在对象上实现可迭代的功能，最简单的方式就是使用生成器函数。接下来用一个迭代器能够以深度优先的模式遍历树的节点。

class Node:
    def __init__(self,value):
        self._value = value
        self._child = []
 
    def __repr__(self):
        return 'Node({!r})'.format(self._value)
 
    def add_child(self,node):
        self._child.append(node)
    def __iter__(self):
        return iter(self._child)
    def depth_first(self):
        yield self
        for c in self:
            yield from c.depth_first()
if __name__ == '__main__':
    root = Node(0)
    child1 = Node(1)
    child2 = Node(2)
    root.add_child(child1)
    root.add_child(child2)
    child3 = Node(3)
    child4 = Node(4)
    child5 = Node(5)
    child1.add_child(child3)
    child2.add_child(child4)
    child3.add_child(child5)
    for ch in root.depth_first():
        print(ch)

4 反向迭代

有时候，我们需要反向迭代序列中的元素，这时候我们就可以利用内建的reversed（）函数来实现反向迭代。

a = list(range(0,5))for x in reversed(a):

print(x)

反向迭代只有在待处理的对象拥有可确定的大小，或者实现了__reversend__()特殊方法时才能使用。如果这两个条件都无法满足，则只能先转换为列表。

f = open('test.txt')for line in reversed(list(f)):
    print(line)

这是第10行

这是第9行

这是第8行

这是第7行

这是第6行

这是第5行

这是第4行

这是第3行

这是第2行

这是第一行

我们可以在对象中实现__reversed__()的方法，这样就可以反向迭代了。

class Countdown():
    def __init__(self,start):
        self.start = start
 
    def __iter__(self):
        n = self.start
        while n > 0:
            yield n
            n -= 1
    def __reversed__(self):
        n = 1
        while n <= self.start:
            yield n
            n += 1
m = Countdown(5)for i in iter(m):
    print(i)
for i in reversed(m):
    print(i)

5 对迭代器做切片操作

有时候我们需要对迭代器产生的数据做切片处理，但是普通的切片islice是不能用于迭代的，因为普通的切片操作需要提供可供索引的下标，也就是元素的序号，而迭代是不会记录元素序号的。这时候要么将迭代对象转换为列表后切片，要么借助于itertools.islice()函数完美的解决这个问题。

def count(n):
    while True:
        yield n
        n += 1
c = count(0)
b = c[10:15]
Traceback (most recent call last):
  File "D:/home/test_temp/test_generator.py", line 72, in <module>
    b = c[10:15]
TypeError: 'generator' object is not subscriptable

利用itertools.islice()函数：

def count(n):
    while True:
        yield n
        n += 1
c = count(0)import itertools
b = itertools.islice(c,10,15)
print(list(b))

需要注意的是，itertoos.islice（）函数会消耗掉所提供的迭代器中的元素，由于迭代器中的元素只能访问一次，因而itertools.islice()函数的实现方式是运行提供的迭代器，记录元素产生的索引号，丢弃所有起始索引之前的元素，记录之后的元素，知道到达结束索引为止。

6 跳过可迭代对象中的前一部分元素

在itertools模块中提供了一个itertools.dropwhile()函数来实现跳过可迭代对象前一部分元素。打开这样一个文档，值保丢没有#号开头的行

#测试文件#锦小年#verison：1.0#Python

这是第一行

这是第2行

这是第3行

这是第4行

这是第5行

from itertools import dropwhile

with open('test.txt') as f:

for line in dropwhile(lambda line:line.startswith('#'),f):

print(line)

达到的效果：

这是第一行

这是第2行

这是第3行

这是第4行

这是第5行

itertools.dropwhile()函数的第一个参数是要丢弃的元素的条件，只要它的值为True，对应的元素就会被丢弃。如果已知要丢弃元素的索引值，使用itertoos.islice()函数也可以实现这个功能。

7 迭代对象的排列和组合

7.1 迭代元素的全排列 itertools.permutations()函数能很好的实现迭代对象元素的全排列：

a = ['a','b','c']

from itertools import permutationsfor p in permutations(a):

print(p)

屏幕打印的结果：

('a', 'b', 'c')('a', 'c', 'b')('b', 'a', 'c')('b', 'c', 'a')('c', 'a', 'b')('c', 'b', 'a')

如果想得到较短长度的所有全排列，可以提供一个可选的长度参数：

a = ['a','b','c']

from itertools import permutationsfor p in permutations(a,2):

print(p)

('a', 'b')('a', 'c')('b', 'a')('b', 'c')('c', 'a')('c', 'b')

7.2 产生输入序列中所有元素的全部组合形式利用itertools.combination()函数可达到这个效果：

a = ['a','b','c']

from itertools import combinationsfor p in combinations(a,3):

print(p)

itertools.combinations()函数必须提供排列的长度参数，同时她是忽略顺序的，也就是（‘ a’,'b','c'）和('a','c','b')是同一组合。 itertools模块给我们提供了很多强大实用的功能，所以在处理迭代对象的时候，首先去看看有没有相关对应的函数，可以给我们提供很多完美的解决方案

8 以索引值-对的形式迭代序列

想迭代一个序列，并且记录序列中当前处理元素的索引，利用内建函数enumerate（）可以解决这个问题。

a = ['a','b','c']for index,val in enumerate(a):

print(index,val)

0 a1 b2 c

如果要打印出规范的行号（从1开始而不是从0开始），可以传入一个start参数作为索引起始值：

a = ['a','b','c']for index,val in enumerate(a,1):

print(index,val)

1 a2 b3 c

这种情况特别适合跟踪记录文件中的行号，当想在错误信息中加上行号时就可以用到enumerate（）函数：

with open('test.txt') as f:

for index,line in enumerate(f,1):