python如何自定義迭代器

這篇文章主要介紹了python如何自定義迭代器，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

自定義迭代器

對于新的和經(jīng)驗豐富的 Python 開發(fā)者來說，自定義迭代器是一個非常強大的但令人迷惑的主題。

許多內(nèi)置類型，例如列表、集合和字典，已經(jīng)實現(xiàn)了允許它們在底層迭代的協(xié)議。這使我們可以輕松地遍歷它們。

>>> for food in ['Pizza', 'Fries']:          print(food + '. Yum!') Pizza. Yum!Fries. Yum!

我們?nèi)绾蔚覀冏约旱淖远x類？首先，讓我們來澄清一些術(shù)語。

• 要成為一個可迭代對象，一個類需要實現(xiàn) __iter__()

• __iter__() 方法需要返回一個迭代器

• 要成為一個迭代器，一個類需要實現(xiàn) __next__()（或在 Python 2中是 next()），當(dāng)沒有更多的項要迭代時，必須拋出一個 StopIteration 異常。

呼！這聽起來很復(fù)雜，但是一旦你記住了這些基本概念，你就可以在任何時候進(jìn)行迭代。

我們什么時候想使用自定義迭代器？讓我們想象一個場景，我們有一個 Server 實例在不同的端口上運行不同的服務(wù)，如 http 和 ssh。其中一些服務(wù)處于 active 狀態(tài)，而其他服務(wù)則處于 inactive 狀態(tài)。

class Server:     services = [        {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21},        {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22},        {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 80},    ]

當(dāng)我們遍歷 Server 實例時，我們只想遍歷那些處于 active 的服務(wù)。讓我們創(chuàng)建一個 IterableServer 類：

class IterableServer:    def __init__(self):        self.current_pos = 0    def __next__(self):        pass  # TODO: 實現(xiàn)并記得拋出 StopIteration

首先，我們將當(dāng)前位置初始化為 0。然后，我們定義一個 __next__() 方法來返回下一項。我們還將確保在沒有更多項返回時拋出 StopIteration。到目前為止都很好！現(xiàn)在，讓我們實現(xiàn)這個 __next__() 方法。

class IterableServer:    def __init__(self):        self.current_pos = 0.  # 我們初始化當(dāng)前位置為 0    def __iter__(self):  # 我們可以在這里返回 self，因為實現(xiàn)了 __next__        return self    def __next__(self):        while self.current_pos < len(self.services):            service = self.services[self.current_pos]            self.current_pos += 1            if service['active']:                return service['protocol'], service['port']        raise StopIteration    next = __next__  # 可選的 Python2 兼容性

我們對列表中的服務(wù)進(jìn)行遍歷，而當(dāng)前的位置小于服務(wù)的個數(shù)，但只有在服務(wù)處于活動狀態(tài)時才返回。一旦我們遍歷完服務(wù)，就會拋出一個 StopIteration 異常。

因為我們實現(xiàn)了 __next__() 方法，當(dāng)它耗盡時，它會拋出 StopIteration。我們可以從 __iter__() 返回 self，因為 IterableServer 類遵循 iterable 協(xié)議。

現(xiàn)在我們可以遍歷一個 IterableServer 實例，這將允許我們查看每個處于活動的服務(wù)，如下所示：

>>> for protocol, port in IterableServer():         print('service %s is running on port %d' % (protocol, port)) service ssh is running on port 22 service http is running on port 21

太棒了，但我們可以做得更好！在這樣類似的實例中，我們的迭代器不需要維護(hù)大量的狀態(tài)，我們可以簡化代碼并使用 generator（生成器） 來代替。

class Server:    services = [        {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21},        {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22},        {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 21},    ]    def __iter__(self):        for service in self.services:            if service['active']:                yield service['protocol'], service['port']

yield 關(guān)鍵字到底是什么？在定義生成器函數(shù)時使用 yield。這有點像 return，雖然 return 在返回值后退出函數(shù)，但 yield 會暫停執(zhí)行直到下次調(diào)用它。這允許你的生成器的功能在它恢復(fù)之前保持狀態(tài)。查看 yield 的文檔以了解更多信息。使用生成器，我們不必通過記住我們的位置來手動維護(hù)狀態(tài)。生成器只知道兩件事：它現(xiàn)在需要做什么以及計算下一個項目需要做什么。一旦我們到達(dá)執(zhí)行點，即 yield 不再被調(diào)用，我們就知道停止迭代。

這是因為一些內(nèi)置的 Python 魔法。在 Python 關(guān)于 __iter__() 的文檔中我們可以看到，如果 __iter__() 是作為一個生成器實現(xiàn)的，它將自動返回一個迭代器對象，該對象提供 __iter__() 和 __next__() 方法。閱讀這篇很棒的文章，深入了解迭代器，可迭代對象和生成器。

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