本文实例讲述了Python iter()函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

Python iter()函数用法实例分析,pythoniter

本文实例讲述了Python iter()函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

python中的迭代器用起来非常灵巧,不仅可以迭代序列,也可以迭代表现出序列行为的对象,例如字典的键、一个文件的行,等等。

迭代器就是有一个next()方法的对象,而不是通过索引来计数。当使用一个循环机制需要下一个项时,调用迭代器的next()方法,迭代完后引发一个StopIteration异常。

但是迭代器只能向后移动、不能回到开始、再次迭代只能创建另一个新的迭代对象。

反序迭代工具:reversed()将返回一个反序访问的迭代器。python中提供的迭代模块:itertools模块

先看几个例子:

>>> 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) #字典的迭代器会遍历字典的键(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()函数的帮助信息:

>>> 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()函数有两种用法,一种是传一个参数,一种是传两个参数。结果都是返回一个iterator对象。

所谓的iterator对象,就是有个next()方法的对象。next方法的惯例或约定(convention)是,每执行一次就返回下一个值(因此它要自己记录状态,通常是在iterator对象上记录),直到没有值的时候raiseStopIteration。

传1个参数:参数collection应是一个容器,支持迭代协议(即定义有__iter__()函数),或者支持序列访问协议(即定义有__getitem__()函数),否则会返回TypeError异常。

传2个参数:当第二个参数sentinel出现时,参数callable应是一个可调用对象(实例),即定义了__call__()方法,当枚举到的值等于哨兵时,就会抛出异常StopIteration。

>>> s='abc' #s支持序列访问协议,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是一个iterator对象,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 是同一个迭代器!!
>>> 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 类支持迭代协议,因为它定义有__iter__()函数
...   def __iter__(self):
...     print '__iter__ is called!'
...     self.result=[1,2,3]
...     return iter(self.result)
...
>>> t=test() # t支持迭代协议
>>> for i in t:  #当执行for i in t 时,实际上是调用了t.__iter__(),也就是__iter__(t),返回一个iterator对象
...   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循环实际上是这样工作的(for循环会自动调用迭代器的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: # 文件对象生成的迭代器会自动调用readline()方法,这样循环遍历就可以访问文本文件的所有行
...   print line[:-1]
...
love python
hello python
love python

上述for循环部分功能与以下代码一致:

>>> 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 三者是同一个对象!!!

>>> 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

如果是传递两个参数给 iter() , 第一个参数必须是callable
,它会重复地调用第一个参数,

直到迭代器的下个值等于sentinel:即在之后的迭代之中,迭代出来sentinel就立马停止。

关于Python中,啥是可调用的,可以参考:python callable()函数

>>> class IT(object):
    def __init__(self):
        self.l=[1,2,3,4,5]
        self.i=iter(self.l)
    def __call__(self):  #定义了__call__方法的类的实例是可调用的
        item=next(self.i)
        print "__call__ is called,which would return",item
        return item
    def __iter__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数)
        print "__iter__ is called!!"
        return iter(self.l)
>>> it=IT() #it是可调用的
>>> it1=iter(it,3) #it必须是callable的,否则无法返回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

可以看到传入两个参数得到的it1的类型是一个callable_iterator,它每次在调用的时候,都会调用__call__函数,并且最后输出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

与it1相比,it2就简单的多,it把自己类中一个容器的迭代器返回就可以了。

上面的例子只是为了介绍iter()函数传两个参数的功能而写,如果真正想写一个iterator的类,还需要定义next函数,这个函数每次返回一个值就可以实现迭代了。

>>> 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中必须控制iterator的结束条件,不然就死循环了。

>>> 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

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python函数使用技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

iter()函数用法实例分析,pythoniter
本文实例讲述了Python iter()函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
python中的迭代器用起来非…

Python
3中关于iter(object[, sentinel)]方法有两个参数。

python中的迭代器用起来非常灵巧,不仅可以迭代序列,也可以迭代表现出序列行为的对象,例如字典的键、一个文件的行,等等。

使用iter(object)这种形式比较常见。

迭代器就是有一个next()方法的对象,而不是通过索引来计数。当使用一个循环机制需要下一个项时,调用迭代器的next()方法,迭代完后引发一个StopIteration异常。

iter(object,
sentinel)这种形式一般较少使用,Python的文档说明貌似也不容易理解。

但是迭代器只能向后移动、不能回到开始、再次迭代只能创建另一个新的迭代对象。

故,在此举例说明一下此函数的用法。

反序迭代工具:reversed()将返回一个反序访问的迭代器。python中提供的迭代模块:itertools模块

1,iter(object)

先看几个例子:

Python官方文档对于这种形式的解释很容易理解。

>>> 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) #字典的迭代器会遍历字典的键(key)
>>> iterd.next()
'three'
>>> iterd.next()
'two'
>>> iterd.next()
'one'
>>> iterd.next()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

此时,object必须是集合对象,且支持迭代协议(iteration
protocol)或者支持序列协议(sequence protocol)。

下面查看iter()函数的帮助信息:

说白了,也就是实现了__iter__()方法或者__getitem__()方法。

>>> 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.
1 lst = [1, 2, 3]
2 for i in iter(lst):
3     print(i)

iter()函数有两种用法,一种是传一个参数,一种是传两个参数。结果都是返回一个iterator对象。

执行结果:

所谓的iterator对象,就是有个next()方法的对象。next方法的惯例或约定(convention)是,每执行一次就返回下一个值(因此它要自己记录状态,通常是在iterator对象上记录),直到没有值的时候raiseStopIteration。

1
2
3

传1个参数:参数collection应是一个容器,支持迭代协议(即定义有__iter__()函数),或者支持序列访问协议(即定义有__getitem__()函数),否则会返回TypeError异常。

 

传2个参数:当第二个参数sentinel出现时,参数callable应是一个可调用对象(实例),即定义了__call__()方法,当枚举到的值等于哨兵时,就会抛出异常StopIteration。

2,iter(object, sentinel)

>>> s='abc' #s支持序列访问协议,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是一个iterator对象,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 是同一个迭代器!!
>>> 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 类支持迭代协议,因为它定义有__iter__()函数
...   def __iter__(self):
...     print '__iter__ is called!'
...     self.result=[1,2,3]
...     return iter(self.result)
...
>>> t=test() # t支持迭代协议
>>> for i in t:  #当执行for i in t 时,实际上是调用了t.__iter__(),也就是__iter__(t),返回一个iterator对象
...   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循环实际上是这样工作的(for循环会自动调用迭代器的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: # 文件对象生成的迭代器会自动调用readline()方法,这样循环遍历就可以访问文本文件的所有行
...   print line[:-1]
...
love python
hello python
love python

Python官方文档对于这种形式的解释是:“ If
the second argument, sentinel, is given, then object must be a
callable object. The iterator created in this case will
call object with no arguments for each call to
its __next__() method;
if the value returned is equal
to sentinel,StopIteration will
be raised, otherwise the value will be returned.”。

上述for循环部分功能与以下代码一致:

这句话的意思是说:如果传递了第二个参数,则object必须是一个可调用的对象(如,函数)。此时,iter创建了一个迭代器对象,每次调用这个迭代器对象的__next__()方法时,都会调用object。

>>> 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__()

如果__next__的返回值等于sentinel,则抛出StopIteration异常,否则返回下一个值。

f    iter1    iter2 三者是同一个对象!!!

 1 class counter:
 2 
 3     def __init__(self, _start, _end):
 4         self.start = _start
 5         self.end = _end
 6 
 7     def get_next(self):
 8         s = self.start
 9         if(self.start < self.end):
10             self.start += 1
11         else:
12             raise StopIteration
13 
14         return s
15 
16 
17 c = counter(1, 5)
18 iterator = iter(c.get_next, 3)
19 print(type(iterator))
20 for i in iterator:
21     print(i)
>>> 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

执行结果:

如果是传递两个参数给 iter() , 第一个参数必须是callable
,它会重复地调用第一个参数,

<class
‘callable_iterator’>
1
2

直到迭代器的下个值等于sentinel:即在之后的迭代之中,迭代出来sentinel就立马停止。

关于Python中,啥是可调用的,可以参考:python
callable()函数

>>> class IT(object):
    def __init__(self):
        self.l=[1,2,3,4,5]
        self.i=iter(self.l)
    def __call__(self):  #定义了__call__方法的类的实例是可调用的
        item=next(self.i)
        print "__call__ is called,which would return",item
        return item
    def __iter__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数)
        print "__iter__ is called!!"
        return iter(self.l)
>>> it=IT() #it是可调用的
>>> it1=iter(it,3) #it必须是callable的,否则无法返回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

可以看到传入两个参数得到的it1的类型是一个callable_iterator,它每次在调用的时候,都会调用__call__函数,并且最后输出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

与it1相比,it2就简单的多,it把自己类中一个容器的迭代器返回就可以了。

上面的例子只是为了介绍iter()函数传两个参数的功能而写,如果真正想写一个iterator的类,还需要定义next函数,这个函数每次返回一个值就可以实现迭代了。

>>> 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中必须控制iterator的结束条件,不然就死循环了。

>>> 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

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python函数使用技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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