Итераторы в Python

В этой статье объясняются итераторы в Python.

YouTube Video

Итераторы в Python

Обзор

В Python итератор является основным механизмом для последовательной обработки элементов коллекций, таких как списки, кортежи и словари.

Что такое итератор?

Итератор — это объект, который может возвращать элементы по одному. В Python объект считается итератором, если он соответствует следующим двум условиям:.

• Он имеет метод __iter__(), который возвращает сам себя.
• Он имеет метод __next__(), который возвращает следующий элемент. Он вызывает исключение StopIteration, когда элементы заканчиваются.

1iterator = iter([1, 2, 3])
2print(next(iterator))  # 1
3print(next(iterator))  # 2
4print(next(iterator))  # 3
5# print(next(iterator))  # StopIteration occurs

• В этом коде функция iter() используется для преобразования списка в итератор, а функция next() применяется для последовательного получения и отображения каждого элемента.

Отличие от итерируемого объекта

Итерируемый объект — это объект, реализующий метод __iter__() и который может использоваться в цикле for. Списки и кортежи — примеры итерируемых объектов.

1nums = [10, 20, 30]
2it = iter(nums)  # Get an iterator from the iterable
3print(next(it))  # 10

• Этот код является примером получения итератора из итерируемого объекта, такого как список, и поочередного получения элементов с помощью next().

Как проверить:

1from collections.abc import Iterable, Iterator
2
3nums = [10, 20, 30]
4it = iter(nums)
5
6print(isinstance(nums, Iterable))  # True
7print(isinstance(nums, Iterator))  # False
8print(isinstance(it, Iterator))    # True

• Этот код подтверждает, что nums является итерируемым объектом, но не итератором, а it, полученный с помощью iter(nums), — это итератор.

Связь между циклами for и итераторами

Цикл for в Python внутренне работает следующим образом:.

1nums = [1, 2, 3]
2iterator = iter(nums)
3while True:
4    try:
5        value = next(iterator)
6        print(value)
7    except StopIteration:
8        break

• Как показано, цикл for неявно использует итератор для выполнения прохода по элементам.

Создание собственного итератора

Можно создать собственный итератор с помощью класса.

 1class Countdown:
 2    def __init__(self, start):
 3        self.current = start
 4
 5    def __iter__(self):
 6        return self
 7
 8    def __next__(self):
 9        if self.current <= 0:
10            raise StopIteration
11        value = self.current
12        self.current -= 1
13        return value
14
15for num in Countdown(3):
16    print(num)  # 3, 2, 1

• Этот код определяет пользовательский итератор для обратного отсчета с использованием класса Countdown и выводит числа от 3 до 1 с помощью цикла for.

Различия между итераторами и генераторами и когда использовать каждый из них

Генераторы предоставляют функциональность, аналогичную итераторам. Они позволяют определять итераторы более лаконично.

1def countdown(n):
2    while n > 0:
3        yield n
4        n -= 1
5
6for i in countdown(3):
7    print(i)  # 3, 2, 1

• Этот код определяет генераторную функцию, осуществляющую обратный отсчет с помощью yield, и выводит числа от 3 до 1 в цикле for.

Различия между итераторами (класс) и генераторами (функция)

Существует несколько отличий между итераторами (классами) и генераторами (функциями):.

• Различие в способе определения Итератор определяется вручную с помощью двух методов: __iter__() и __next__(). В отличие от этого, генератор — это просто функция с использованием ключевого слова yield, что делает код гораздо проще.

• Различие в управлении состоянием В итераторе вы должны вручную управлять текущим состоянием и прогрессом с помощью переменных. Генераторы же автоматически сохраняют свое состояние внутри в Python, снижая необходимость ручного управления.

• Читаемость кода Итераторы часто становятся сложными, поскольку требуют нескольких методов и ручного управления состоянием. В отличие от этого, генераторы используют простой синтаксис и легче для понимания даже для новичков.

Стандартная библиотека для работы с итераторами: itertools

itertools — стандартная библиотека Python, предоставляющая мощные инструменты для работы с итераторами.

1import itertools
2
3for x in itertools.count(10, 2):  # 10, 12, 14, ...
4    if x > 20:
5        break
6    print(x)

• Она также включает много других функций, таких как cycle, repeat, chain, islice и tee.

Примеры использования итераторов

Случаи использования итераторов включают следующее:.

• Обработка строк файла: Чтение строк файла поочередно с помощью итератора.
• Эффективная по памяти обработка: Последовательная обработка больших объемов данных.
• Представление бесконечных последовательностей: Использование функций, таких как itertools.count().

Резюме

• Итератор — это объект, который может последовательно получать следующие значения.
• Вы можете создать собственный итератор, определив методы __iter__() и __next__().
• Их обработка осуществляется автоматически при помощи циклов for или функции next().
• Использование генераторов или itertools позволяет более эффективно обрабатывать данные.

Используя итераторы, вы можете последовательно обрабатывать большие объемы данных с экономией памяти, эффективно управлять состоянием и повышать производительность программы.

Вы можете следовать этой статье, используя Visual Studio Code на нашем YouTube-канале. Пожалуйста, также посмотрите наш YouTube-канал.

YouTube Video