Python的基礎(chǔ)知識(shí)之迭代器

迭代：按照一定的順序訪問集合中的每一個(gè)元素，或者叫遍歷（其他語言叫做遍歷）；

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可迭代對(duì)象（Iterable）：能被迭代的對(duì)象，或者說直接作用于for循環(huán)的對(duì)象，可以通過for..in來遍歷的對(duì)象，比如數(shù)組（list）、元祖（tuple）字符串等；

迭代器（Iterator）：能作用于next() 函數(shù)，并不斷返回下一個(gè)值的對(duì)象稱為迭代器，是惰性計(jì)算的序列（很重要）

1、判斷一個(gè)對(duì)象是可迭代對(duì)象呢？方法是通過collections模塊的Iterable類型判斷

2、判斷一個(gè)對(duì)象是否是迭代器Iterator對(duì)象

3、可迭代對(duì)象Iterable轉(zhuǎn)化為迭代器對(duì)象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性

A.惰性計(jì)算數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存

B.能記錄狀態(tài)，并通過next()函數(shù)執(zhí)行下一個(gè)狀態(tài)

C.具有可迭代性

2、集合數(shù)據(jù)類型如list、dict、str、tuple等是可迭代對(duì)象Iterable但不是迭代器Iterator，不過可以通過iter()函數(shù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)Iterator對(duì)象

原因：Iterator對(duì)象表示的是一個(gè)數(shù)據(jù)流，Iterator對(duì)象可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)數(shù)據(jù)，直到?jīng)]有數(shù)據(jù)時(shí)拋出StopIteration錯(cuò)誤。Iterator對(duì)象表示一個(gè)無限大的數(shù)據(jù)，集合是有限集合，假如被next()到最后就是沒有返回直接carsh

3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一種特殊的迭代器；

如果想了解更多Python知識(shí)，請(qǐng)查看

Python的基礎(chǔ)知識(shí)之生成器

Python的基礎(chǔ)知識(shí)之裝飾器

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Python中的“迭代”詳解

迭代器模式：一種惰性獲取數(shù)據(jù)項(xiàng)的方式，即按需一次獲取一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)。

所有序列都是可以迭代的。我們接下來要實(shí)現(xiàn)一個(gè) Sentence（句子）類，我們向這個(gè)類的構(gòu)造方法傳入包含一些文本的字符串，然后可以逐個(gè)單詞迭代。

接下來測(cè)試 Sentence 實(shí)例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解釋器需要迭代對(duì)象 x 時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用iter(x)。

內(nèi)置的 iter 函數(shù)有以下作用：

由于序列都實(shí)現(xiàn)了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代對(duì)象：使用內(nèi)置函數(shù) iter() 可以獲取迭代器的對(duì)象。

與迭代器的關(guān)系：Python 從可迭代對(duì)象中獲取迭代器。

下面用for循環(huán)迭代一個(gè)字符串，這里字符串 'abc' 是可迭代的對(duì)象，用 for 循環(huán)迭代時(shí)是有生成器，只是 Python 隱藏了。

如果沒有 for 語句，使用 while 循環(huán)模擬，要寫成下面這樣：

Python 內(nèi)部會(huì)處理 for 循環(huán)和其他迭代上下文（如列表推導(dǎo)，元組拆包等等）中的 StopIteration 異常。

標(biāo)準(zhǔn)的迭代器接口有兩個(gè)方法：

__next__ ：返回下一個(gè)可用的元素，如果沒有元素了，拋出 StopIteration 異常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代對(duì)象的地方使用迭代器，如 for 循環(huán)中。

迭代器：實(shí)現(xiàn)了無參數(shù)的 __next__ 方法，返回序列中的下一個(gè)元素；如果沒有元素了，那么拋出 StopIteration 異常。Python 中的迭代器還實(shí)現(xiàn)了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下來使用迭代器模式實(shí)現(xiàn) Sentence 類：

注意， 不要 在 Sentence 類中實(shí)現(xiàn) __next__ 方法，讓 Sentence 實(shí)例既是可迭代對(duì)象，也是自身的迭代器。

為了“支持多種遍歷”，必須能從同一個(gè)可迭代的實(shí)例中獲取多個(gè)獨(dú)立的迭代器，而且各個(gè)迭代器要能維護(hù)自身的內(nèi)部狀態(tài)，因此這一模式正確的實(shí)現(xiàn)方式是，每次調(diào)用 iter(my_iterable) 都新建一個(gè)獨(dú)立的迭代器。

所以總結(jié)下來就是：

實(shí)現(xiàn)相同功能，但卻符合 Python 習(xí)慣的方式是，用生成器函數(shù)代替 SentenceIteror 類。

只要 Python 函數(shù)的定義體中有 yield 關(guān)鍵字，該函數(shù)就是生成器函數(shù)。調(diào)用生成器函數(shù)，就會(huì)返回一個(gè)生成器對(duì)象。

生成器函數(shù)會(huì)創(chuàng)建一個(gè)生成器對(duì)象，包裝生成器函數(shù)的定義體，把生成器傳給 next(...) 函數(shù)時(shí)，生成器函數(shù)會(huì)向前，執(zhí)行函數(shù)定義體中的下一個(gè) yield 語句，返回產(chǎn)出的值，并在函數(shù)定義體的當(dāng)前位置暫停，。最終，函數(shù)的定義體返回時(shí)，外層的生成器對(duì)象會(huì)拋出 StopIteration 異常，這一點(diǎn)與迭代器協(xié)議一致。

如今這一版 Sentence 類相較之前簡(jiǎn)短多了，但是還不夠慵懶。 惰性 ，是如今人們認(rèn)為最好的特質(zhì)。惰性實(shí)現(xiàn)是指盡可能延后生成值，這樣做能節(jié)省內(nèi)存，或許還能避免做無用的處理。

目前實(shí)現(xiàn)的幾版 Sentence 類都不具有惰性，因?yàn)? __init__ 方法急迫的構(gòu)建好了文本中的單詞列表，然后將其綁定到 self.words 屬性上。這樣就得處理整個(gè)文本，列表使用的內(nèi)存量可能與文本本身一樣多（或許更多，取決于文本中有多少非單詞字符）。

re.finditer 函數(shù)是 re.findall 函數(shù)的惰性版本，返回的是一個(gè)生成器，按需生成 re.MatchObject 實(shí)例。我們可以使用這個(gè)函數(shù)來讓 Sentence 類變得懶惰，即只在需要時(shí)才生成下一個(gè)單詞。

標(biāo)準(zhǔn)庫提供了很多生成器函數(shù)，有用于逐行迭代純文本文件的對(duì)象，還有出色的 os.walk 函數(shù)等等。本節(jié)專注于通用的函數(shù)：參數(shù)為任意的可迭代對(duì)象，返回值是生成器，用于生成選中的、計(jì)算出的和重新排列的元素。

第一組是用于 過濾 的生成器函數(shù)：從輸入的可迭代對(duì)象中產(chǎn)出元素的子集，而且不修改元素本身。這種函數(shù)大多數(shù)都接受一個(gè)斷言參數(shù)(predicate)，這個(gè)參數(shù)是個(gè) 布爾函數(shù) ，有一個(gè)參數(shù)，會(huì)應(yīng)用到輸入中的每個(gè)元素上，用于判斷元素是否包含在輸出中。

以下為這些函數(shù)的演示：

第二組是用于映射的生成器函數(shù)：在輸入的單個(gè)/多個(gè)可迭代對(duì)象中的各個(gè)元素上做計(jì)算，然后返回結(jié)果。

以下為這些函數(shù)的用法：

第三組是用于合并的生成器函數(shù)，這些函數(shù)都可以從輸入的多個(gè)可迭代對(duì)象中產(chǎn)出元素。

以下為演示：

第四組是從一個(gè)元素中產(chǎn)出多個(gè)值，擴(kuò)展輸入的可迭代對(duì)象。

以下為演示：

第五組生成器函數(shù)用于產(chǎn)出輸入的可迭代對(duì)象中的全部元素，不過會(huì)以某種方式重新排列。

下面的函數(shù)都接受一個(gè)可迭代的對(duì)象，然后返回單個(gè)結(jié)果，這種函數(shù)叫“歸約函數(shù)”，“合攏函數(shù)”或“累加函數(shù)”，其實(shí)，這些內(nèi)置函數(shù)都可以用 functools.reduce 函數(shù)實(shí)現(xiàn)，但內(nèi)置更加方便，而且還有一些優(yōu)點(diǎn)。

參考教程：

《流暢的python》 P330 - 363

python中的迭代是什么意思？

數(shù)學(xué)上面的定義:迭代公式就是指用現(xiàn)在的值，代到一個(gè)公式里面，算出下一個(gè)值，再用下一個(gè)值代入公式，如此往復(fù)地代。比如:x=(x+2/x)/2 你隨便拿一個(gè)x=10代入，得x=(10+2/10)/2=5.1，再代進(jìn)去x=(5.1+2/5.1)/2=2.746，再代入得1.737，以此類推。

在python中，迭代式也可以是遞歸的調(diào)用，下面給你舉個(gè)例子:

def f(n):

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

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

這就是一個(gè)簡(jiǎn)單的第n項(xiàng)斐波那契數(shù)的求法，這里就用的是迭代式。另外的例子就是牛頓迭代法，采用逐次漸進(jìn)的效果求出n的開方數(shù)，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。