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Comment créer un itérateur en Python ?

WBOY
Libérer: 2023-04-21 12:10:08
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Qu'est-ce qu'un itérateur

Qu'est-ce qu'un itérateur python ? Prenons l'exemple le plus simple : python迭代器呢? 举一个最简单的例子:

list1 = ["pdudo","juejin","hello"]
tuple1 = ("pdudo","juejin","hello")
dict1 = {"name":"pdudo"}

for i in list1:
    print(i)
for i in tuple1:
    print(i)
for i in dict1:
    print(i)
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这就是python迭代器,好了,讲完了,手工。

是的,使用for...in的方式,底层都是使用的是迭代器,你是不是之前写的时候,从来没有好奇过,为什么遍历不同的数据类型,都可以使用for...in通用呢?

弟弟我也是一样的,没有想过,为什么可以这样写。迭代器语法我们已经讲了,接下来,我们来剥开迭代器的面纱吧。

为什么需要迭代器

只要符合python迭代器条件的,都可以使用for...in来遍历元素,即: 使用相同的代码,遍历不同的数据容器。 我认为这是根本原因。

如果上述描述还不清晰的话,我们可以使用cpython来遍历一下数组 和 字符串,就能清晰的了解了。

Comment créer un itérateur en Python ?

如上代码,是c语言遍历数组"pdudo","hello","juejin"和字符串pdudohellojuejin,我们需要自己写遍历条件的临界值。

而如何使用python来写呢? 来看下呢。

list1 = ["pdudo","hello","juejin"]
char1 = "pdudohellojuejin"

for v in list1:
    print(v)

for c in char1:
    print(c)
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只需要定义数组和字符串,而后使用for...in便结束了。

我想,如上例子,就足以证明为什么要使用迭代器的原因了,因为真的很爽。

迭代器是如何工作的

在经历了前2个段落的铺垫,我猜你肯定很想知道迭代器是如何工作的吧?现在它来了。

在使用for...in语句时,它会调用inter()对象,该函数会返回一个迭代器对象。该对象又定义了__next__()方法,该方法一次返回一个容器元素,当没有更多元素可以返回的时候,会抛一个StopIteration异常来表明for终止循环。

是不是还是不懂?没关系,我们再写一个案例来说明一下。

list1 = ["pdudo","hello","juejin"]

it = iter(list1)
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
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如上代码,定义了一个列表,其值为: "pdudo","hello","juejin",而后调用iter方法,它将返回一个迭代器,而后调用next方法来返回下一个元素,但是我们定义的列表长度为3,而调用了4次next方法,可见,最后一次会抛异常。

我们执行后,效果如下:

Comment créer un itérateur en Python ?

可见,和我们上述猜想的一致,在for...in语句中,也是调用inter()容器对象,使用__next__返回后续可迭代的对象,如此类推,直至遇到异常StopIteration,循环结束。

好了,知道迭代器是如何工作了吧? 那么,我们再抛出一个问题,看你能否接住呢? 如何判断一个数据类型是能够被迭代的呢?

如何创建一个迭代器

我们已经学会了如何使用迭代器,以及知晓了迭代器是如何工作的,本段落将介绍如何创建一个迭代器,在看这个之前,我们思考一个问题,如下代码是否会报错呢?

a = 9527
for i in a:
    print(i)
Copier après la connexion

我们使用for...in来遍历一个int类型的数据。

如上代码,当然会报错,借此引出我们的知识点:什么样的数据类型才能被迭代呢?

是这样的,能否被迭代,取决于该方法是否有__iter__方法。

可以看下如下例子,我们自定义了一个迭代器,用于倒叙输出数据。

#!/bin/env python

class flashBack:
    def __init__(self,list1):
        self.data = list1
        self.index = len(list1)-1

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index < 0:
            raise StopIteration

        val = self.data[self.index]
        self.index = self.index - 1
        return val

def main():
    list1 = [1,2,3,4,5]
    tuble1 = ("pdudo","juejin","hello")

    for i in flashBack(list1):
        print(i)

    for i in flashBack(tuble1):
        print(i)

if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    main()
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执行后,结果为:

Comment créer un itérateur en Python ?

可见,创建一个迭代器,至少需要 __iter__方法 和 有__next__方法。

好了,有了这个基础案例,我们来写一个链表?

#!/bin/env python

class Node:
    def __init__(self,val):
        self.val = val
        self.nextNode = None

class Lists:
    def __init__(self,currentNodes):
        self.currentNode = currentNodes

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.currentNode is None:
            raise StopIteration

        v = self.currentNode.val
        self.currentNode = self.currentNode.nextNode
        return v



def main() :
    node1 = Node(1)
    node2 = Node(2)
    node3 = Node(3)
    node1.nextNode = node2
    node2.nextNode = node3

    for i in Lists(node1):
        print(i)

if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    main()
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如上代码,我们先创建节点Node,它有2个值,val是记录的值,而nextNode是记录下一个Node的指针,而后定义了类Lists,调用时候,需要传入一个Node,它会将currentNodes来记录当前的Node 重点看__next__,当当前节点为空的时候,则返回StopIteration告知for迭代器结束了,否则的话,取出当前节点的valrrreee

C'est l'itérateur python. Bon, c'est tout, faisons-le manuellement.

Oui, en utilisant la méthode for...in, la couche inférieure utilise des itérateurs. Avez-vous déjà été curieux de savoir pourquoi vous parcourez différents types de données lorsque vous avez écrit auparavant ? ...dans universellement ?

Comment créer un itérateur en Python ?Mon frère, je suis pareil, je n'ai jamais réfléchi à la raison pour laquelle je peux l'écrire comme ça. Nous avons déjà parlé de la syntaxe des itérateurs. Ensuite, levons le voile des itérateurs.

🎜Pourquoi avez-vous besoin d'un itérateur🎜🎜Tant qu'il remplit les conditions de l'itérateur python, vous pouvez utiliser for...in pour parcourir les éléments, c'est-à-dire : Utilisez le même code qui traverse différents conteneurs de données. Je pense que c'est la cause profonde. 🎜🎜Si la description ci-dessus n'est pas encore claire, nous pouvons utiliser c et python pour parcourir le tableau et la chaîne, et nous aurons une compréhension claire. 🎜🎜Comment créer un itérateur en Python🎜🎜Le code ci-dessus est Le langage c traverse les tableaux "pdudo", "hello", "juejin" et les chaînes pdudohellojuejin, nous devons écrire les valeurs critiques de la traversée nous conditionne nous-mêmes. 🎜🎜Et comment utiliser python pour écrire ? Jetons un coup d'oeil. 🎜rrreee🎜Définissez simplement le tableau et la chaîne, puis utilisez for...in et vous avez terminé. 🎜🎜Je pense que l'exemple ci-dessus est suffisant pour prouver pourquoi vous devriez utiliser des itérateurs, car c'est vraiment cool. 🎜🎜Comment fonctionnent les itérateurs🎜🎜Après avoir parcouru la préparation des deux premiers paragraphes, je suppose que vous devez vouloir savoir comment fonctionnent les itérateurs, n'est-ce pas ? Maintenant, c'est ici. 🎜🎜Lors de l'utilisation de l'instruction for...in, elle appellera l'objet inter(), qui renverra un objet itérateur. L'objet définit également la méthode __next__(), qui renvoie un élément conteneur à la fois. Lorsqu'aucun élément supplémentaire ne peut être renvoyé, une exception StopIteration sera levée pour indiquer <. code>for termine la boucle. 🎜🎜Vous ne comprenez toujours pas ? Ce n’est pas grave, écrivons un autre cas pour illustrer. 🎜rrreee🎜Le code ci-dessus définit une liste dont les valeurs sont : "pdudo", "hello", "juejin", puis appelle la méthode iter, qui renverra un itérateur, puis appelle next pour renvoyer l'élément suivant, mais la longueur de la liste que nous avons définie est de 3, et la méthode next est appelée 4 fois. une exception sera levée. 🎜🎜Après l'exécution, l'effet est le suivant :🎜🎜Comment créer un itérateur en Python 🎜🎜On peut voir que, conformément à notre conjecture ci-dessus, dans l'instruction for...in, l'objet conteneur inter() est également appelé, en utilisant __next__ Renvoyer les objets itérables suivants, et ainsi de suite, jusqu'à ce qu'une exception StopIteration soit rencontrée et que la boucle se termine. 🎜🎜D'accord, savez-vous comment fonctionnent les itérateurs ? Alors, posons une autre question pour voir si vous pouvez y répondre ? Comment déterminer si un type de données peut être itéré ? 🎜🎜Comment créer un itérateur🎜🎜Nous avons appris à utiliser les itérateurs et savons comment fonctionnent les itérateurs. Ce paragraphe présentera comment créer un itérateur. Avant d'examiner cela, réfléchissons à une question, le code suivant générera une erreur. être signalé ? 🎜rrreee🎜Nous utilisons for...in pour parcourir un type de données int. 🎜🎜Le code ci-dessus signalera bien sûr une erreur, ce qui nous amène à notre point de connaissance : quel type de type de données peut être itéré ? 🎜🎜C'est tout, le fait qu'il puisse être itéré dépend du fait que la méthode ait ou non une méthode __iter__. 🎜🎜Vous pouvez jeter un œil à l'exemple suivant. Nous avons personnalisé un itérateur pour les données de sortie flashback. 🎜rrreee🎜Après exécution, le résultat est :🎜🎜Comment créer un itérateur dans Python 🎜🎜On voit que pour créer un itérateur, au moins la méthode __iter__ et la méthode __next__ sont requises. 🎜🎜D'accord, avec ce cas basique, écrivons une liste chaînée ? 🎜rrreee🎜Comme le montre le code ci-dessus, nous créons d'abord le nœud Node, qui a 2 valeurs, val est la valeur enregistrée et nextNode est enregistré Un pointeur vers Node, puis définit la classe Lists Lors de l'appel, vous devez passer un Node, qui passera. currentNodes code> pour enregistrer le Node actuel. Focus sur __next__ Lorsque le nœud actuel est vide, StopIteration est. renvoyé pour informer for code>L'itérateur est terminé, sinon, prenez le <code>val du nœud actuel et renvoyez-le, et faites-le glisser vers le nœud suivant. 🎜🎜Le code ci-dessus, après exécution, les résultats sont les suivants :🎜🎜🎜🎜

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