如何在Python中使用iter()函數(shù)

如何在Python中使用iter()函數(shù)？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

python中的迭代器用起來非常靈巧，不僅可以迭代序列，也可以迭代表現(xiàn)出序列行為的對象，例如字典的鍵、一個文件的行，等等。

迭代器就是有一個next()方法的對象，而不是通過索引來計數(shù)。當使用一個循環(huán)機制需要下一個項時，調(diào)用迭代器的next()方法，迭代完后引發(fā)一個StopIteration異常。

但是迭代器只能向后移動、不能回到開始、再次迭代只能創(chuàng)建另一個新的迭代對象。

反序迭代工具：reversed()將返回一個反序訪問的迭代器。python中提供的迭代模塊：itertools模塊

先看幾個例子：

>>> l=[2,3,4]
>>> iterl=iter(l)
>>> iterl.next()
2
>>> iterl.next()
3
>>> iterl.next()
4
>>> iterl.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

>>> d={'one':1,'two':2,'three':3}
>>> d
{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}
>>> iterd=iter(d) #字典的迭代器會遍歷字典的鍵（key）
>>> iterd.next()
'three'
>>> iterd.next()
'two'
>>> iterd.next()
'one'
>>> iterd.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

下面查看iter()函數(shù)的幫助信息：

>>> help(iter)
Help on built-in function iter in module __builtin__:
iter(...)
  iter(collection) -> iterator
  iter(callable, sentinel) -> iterator
  Get an iterator from an object. In the first form, the argument must
  supply its own iterator, or be a sequence.
  In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.

iter()函數(shù)有兩種用法，一種是傳一個參數(shù)，一種是傳兩個參數(shù)。結(jié)果都是返回一個iterator對象。

所謂的iterator對象，就是有個next()方法的對象。next方法的慣例或約定（convention）是，每執(zhí)行一次就返回下一個值（因此它要自己記錄狀態(tài)，通常是在iterator對象上記錄），直到?jīng)]有值的時候raiseStopIteration。

傳1個參數(shù)：參數(shù)collection應(yīng)是一個容器，支持迭代協(xié)議(即定義有__iter__()函數(shù))，或者支持序列訪問協(xié)議（即定義有__getitem__()函數(shù)），否則會返回TypeError異常。

傳2個參數(shù)：當?shù)诙€參數(shù)sentinel出現(xiàn)時，參數(shù)callable應(yīng)是一個可調(diào)用對象(實例)，即定義了__call__()方法，當枚舉到的值等于哨兵時，就會拋出異常StopIteration。

>>> s='abc' #s支持序列訪問協(xié)議，它有__getitem__()方法
>>> help(str.__getitem__)
Help on wrapper_descriptor:
__getitem__(...)
  x.__getitem__(y) <==> x[y]
>>> s.__getitem__(1)
'b'
>>> s[1]
'b'
>>> iters=iter(s) #iters是一個iterator對象，它有next()和__iter__()方法
>>> iters1=iters.__iter__()
>>> iters2=iter(iters)
>>> iters
<iterator object at 0x030612D0>
>>> iters1
<iterator object at 0x030612D0>
>>> iters2
<iterator object at 0x030612D0>
iters iters1  iters2 是同一個迭代器?。?
>>> iters.next()
'a'
>>> iters.next()
'b'
>>> iters.next()
'c'
>>> iters.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

>>> class test: # test 類支持迭代協(xié)議，因為它定義有__iter__()函數(shù)
...   def __iter__(self):
...     print '__iter__ is called!'
...     self.result=[1,2,3]
...     return iter(self.result)
...
>>> t=test() # t支持迭代協(xié)議
>>> for i in t:  #當執(zhí)行for i in t 時，實際上是調(diào)用了t.__iter__()，也就是__iter__(t)，返回一個iterator對象
...   print i,
...
__iter__ is called!
1 2 3
>>> for i in t.__iter__():
        print i,
__iter__ is called!!
1 2 3
>>> for i in test.__iter__(t):
        print i,
__iter__ is called!!
1 2 3
>>> l=[1,2,3]
>>> for i in l:
...   print i,
...
1 2 3

#上述for循環(huán)實際上是這樣工作的（for循環(huán)會自動調(diào)用迭代器的next()方法），如下：
>>> iterl=iter(l)
>>> while True:
...   try:
...     i=iterl.next()
...   except StopIteration:
...     break
...   print i,
...
1 2 3

>>> f=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\test.txt','w')
>>> f.writelines(['love python\n','hello python\n','love python\n'])
>>> f.close()
>>> f=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\test.txt','r')
>>> for line in f: # 文件對象生成的迭代器會自動調(diào)用readline()方法，這樣循環(huán)遍歷就可以訪問文本文件的所有行
...   print line[:-1]
...
love python
hello python
love python

上述for循環(huán)部分功能與以下代碼一致：

>>> while True:
...   line=f.readline()
...   if line!='':
...     print line[:-1]
...   else:
...     break
...
love python
hello python
love python

>>> f=open(r'C:\Users\91135\Desktop\test.txt','r')
>>> f.readlines()
['love python\n', 'hello python\n', '\n', 'love python\n']
>>> f.seek(0)
>>> f.next()
'love python\n'
>>> f.next()
'hello python\n'
>>> f.next()
'\n'
>>> f.next()
'love python\n'
>>> f.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#140>", line 1, in <module>
  f.next()
StopIteration
>>> f.seek(0)
>>> it1=iter(f)
>>> it2=f.__iter__()

f    iter1    iter2 三者是同一個對象！?。?/p>

>>> f
<open file 'C:\\Users\\91135\\Desktop\\test.txt', mode 'r' at 0x030E9A70>
>>> it1
<open file 'C:\\Users\\91135\\Desktop\\test.txt', mode 'r' at 0x030E9A70>
>>> it2
<open file 'C:\\Users\\91135\\Desktop\\test.txt', mode 'r' at 0x030E9A70>
>>> f.next()
'love python\n'
>>> it1.next()
'hello python\n'
>>> next(it2)
'\n'
>>> next(f)
'love python\n'
>>> next(f)
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#247>", line 1, in <module>
  next(f)
StopIteration
>>> it1.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#248>", line 1, in <module>
  it1.next()
StopIteration
>>> it2.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#249>", line 1, in <module>
  it2.next()
StopIteration

iter(callable, sentinel) -> iterator

如果是傳遞兩個參數(shù)給 iter() , 第一個參數(shù)必須是callable ,它會重復(fù)地調(diào)用第一個參數(shù)，

直到迭代器的下個值等于sentinel：即在之后的迭代之中，迭代出來sentinel就立馬停止。

關(guān)于Python中，啥是可調(diào)用的，可以參考：python callable()函數(shù)

>>> class IT(object):
    def __init__(self):
        self.l=[1,2,3,4,5]
        self.i=iter(self.l)
    def __call__(self):  #定義了__call__方法的類的實例是可調(diào)用的
        item=next(self.i)
        print "__call__ is called,which would return",item
        return item
    def __iter__(self): #支持迭代協(xié)議(即定義有__iter__()函數(shù))
        print "__iter__ is called!!"
        return iter(self.l)
>>> it=IT() #it是可調(diào)用的
>>> it1=iter(it,3) #it必須是callable的，否則無法返回callable_iterator
>>> callable(it)
True
>>> it1
<callable-iterator object at 0x0306DD90>
>>> for i in it1:
print i
__call__ is called,which would return 1
1
__call__ is called,which would return 2
2
__call__ is called,which would return 3

可以看到傳入兩個參數(shù)得到的it1的類型是一個callable_iterator，它每次在調(diào)用的時候，都會調(diào)用__call__函數(shù)，并且最后輸出3就停止了。

>>> it2=iter(it)
__iter__ is called!!
>>> it2
<listiterator object at 0x030A1FD0>
>>> for i in it2:
print i,
1 2 3 4 5

與it1相比，it2就簡單的多，it把自己類中一個容器的迭代器返回就可以了。

上面的例子只是為了介紹iter()函數(shù)傳兩個參數(shù)的功能而寫，如果真正想寫一個iterator的類，還需要定義next函數(shù)，這個函數(shù)每次返回一個值就可以實現(xiàn)迭代了。

>>> class Next():
        def __init__(self,data=825):
              self.data=data
        def __iter__(self):
              return self
        def next(self):
              print "next is called!!"
              if self.data>828:
                  raise StopIteration
              else:
                  self.data+=1
                  return self.data
>>> for i in Next():
print i
next is called!!
826
next is called!!
827
next is called!!
828
next is called!!
829
next is called!!
>>> for i in Next(826):
print i
next is called!!
827
next is called!!
828
next is called!!
829
next is called!!
>>>

唯一需要注意下的就是next中必須控制iterator的結(jié)束條件，不然就死循環(huán)了。

>>> it=Next()
>>> it.__iter__()
<__main__.Next instance at 0x02E75F80>
>>> Next.__iter__(it)
<__main__.Next instance at 0x02E75F80>
>>> iter(it)
<__main__.Next instance at 0x02E75F80>
>>> it
<__main__.Next instance at 0x02E75F80>
>>> it=Next()
>>> it.next()
next is called!!
826
>>> next(it)
next is called!!
827
>>> Next.next(it)
next is called!!
828
>>> next(it)
next is called!!
829
>>> it.next()
next is called!!
Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#68>", line 1, in <module>
  it.next()
 File "<pyshell#1>", line 9, in next
  raise StopIteration
StopIteration

看完上述內(nèi)容，你們掌握如何在Python中使用iter()函數(shù)的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！