弄懂這 5 個問題,拿下 Python 迭代器!
本篇專題寫作思路,由幾個問題,逐步討論迭代器存在的價值、使用的方法、以及如何轉化為自身武器并真正用到日常Python中。
第一個問題:什么是迭代器?
迭代器,英文 Iterator,它首先是個對象,其次它是訪問可迭代序列(Iterable)的一種方式。通常其從序列的第一個元素開始訪問,直到所有的元素都被訪問才結束。
迭代器又是一個特殊的對象,特殊在于它必須實現兩個方法:__iter__和__next__.
第二個問題:為什么要有迭代器?
迭代器存在的一個最重要價值:節省內存,這在小數據量時無足輕重。
但是,當數據量大或者對程序要求性能高時,它的價值凸顯。
第三個問題:迭代器怎么節省內存了?
只知道使用迭代器能節省內存,但卻不知道怎么使用才能節省內存,下面就來回答這個問題。
首先創建一個list:
- In [1]: a=[1,3,5,9,10]
其次,列表內每個元素+1,創建一個新列表
- In [2]: a1 = [i+1 for i in a]
依次打印a1中每個元素:
- In [8]: for i in a1:
- ...: print(i)
上面操作等價于:
- a1 = []
- for i in a:
- a1.append(i+1)
- for i in a1:
- print(i)
空間復雜度為 O(n),n為列表a內元素個數。
但是,使用迭代器實現上面的元素+1并打印的空間復雜度是多少呢?
- ait = (i+1 for i in a) # 得到生成器,也是一種特殊的迭代器
- for i in ait:
- print(i)
上面操作等價于:
- for i in a:
- print(i+1)
不需要額外空間,所以使用迭代器加1并打印的空間復雜度為O(1).
結論:迭代器更加節省空間!
第四個問題:如何自定義一個迭代器?
上面說過,迭代器對象必須要實現兩個方法,為了更加具體,我們演示如何自定義一個迭代器。
自定義一個迭代器,實現斐波那契數列:
- #斐波那契數列
- class Fabs():
- def __init__(self,max):
- self.max=max
- self.n,self.a,self.b=0,0,1
- #定義__iter__方法
- def __iter__(self):
- return self
- #定義__next__方法
- def __next__(self):
- if self.n<self.max:
- tmp=self.b
- self.a,selfself.b=self.b,self.a+self.b
- self.n+=1
- return tmp
- raise StopIteration
使用這個迭代器,打印斐波那契數列前10項:
- In [13]: for item in Fabs(10):
- ...: print(item,end=' ')
- 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
第五個問題:迭代器使用有哪些注意事項?
迭代器只能前進不能回退!
也就是說一旦迭代結束,要想再使用此迭代器對象從頭開始遍歷元素,將是不可行的!
- 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對象從頭開始遍歷元素,將是不可行的!
- In [19]: next(a)
- # 拋出異常:StopIteration:
使用內置函數iter,可將Iterable序列轉化為迭代器。
最后總結:
- 第一個問題:什么是迭代器?
- 第二個問題:為什么要有迭代器?
- 第三個問題:迭代器怎么節省內存了?
- 第四個問題:如何自定義一個迭代器?
- 第五個問題:迭代器使用有哪些注意事項?