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迭代器(Iterator):迭代器可以看作是一个特殊的对象,每次调用该对象时会返回自身的下一个元素,从实现上来看,一个迭代器对象
必须是定义了__iter__()方法和next()方法的对象。
Python的Iterator对象表示的是一个数据流,可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,所以Iterator
的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算;Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据
时抛出StopIteration错误;所有的Iterable可迭代对象均可以通过内置函数iter()来转变为迭代器Iterator。__iter__( )方法是让对象可以用
for … in循环遍历时找到数据对象的位置,next( )方法是让对象可以通过next(实例名)访问下一个元素。除了通过内置函数next调用可以
判断是否为迭代器外,还可以通过collection中的Iterator类型判断。如: isinstance(’’, Iterator)可以判断字符串类型是否迭代器。注
意: list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。迭代器优点:节约内存(循环过程中,数据不用一次读入,在处理文件对象时特别
有用,因为文件也是迭代器对象)、不依赖索引取值、实现惰性计算(需要时再取值计算);
举例:用迭代器的方式访问文件
for line in open(“test.txt”):print(line)
这样每次读取一行就输出一行,而不是一次性将整个文件读入,节约内存。迭代器使用上存在限制:只能向前一个个地访问数据,已访问
数据无法再次访问、遍历访问一次后再访问无数据
举例:
l = [1,2,3,4] i=iter(l) #从list列表生成迭代器i list(i) #将迭代器内容转换成列表,输出[1,2,3,4] list(i) #将迭代器内容再次转换成列表,输出[] 用for循环访问: i=iter(l) for k in i:print(k) #输出1、2、3、4 for k in i:print(k) #再次循环没有输出
如果需要解决这个问题,可以分别定义一个可迭代对象,每次访问前从可迭代对象重新生成和迭代器对象;迭代器当所有的元素全部取出
后再次调用next就会抛出一个StopIteration异常,这并不是错误的发生,而是告诉外部调用者迭代完成了。
以上是python使用迭代器的方法的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道!
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