Создайте базовый итератор Python
326215 просмотра
9 ответа
Как создать итерационную функцию (или итератор) в Python?
Автор: akdom Источник Размещён: 13.06.2019 06:50Ответы (9)
602 плюса
Объекты итераторов в python соответствуют протоколу итераторов, что в основном означает, что они предоставляют два метода: __iter__()
и __next__()
. В __iter__
возвращает объект итератора и неявно вызывается в начале петли. __next__()
Метод возвращает следующее значение и неявно вызывается при каждом приращении цикла. __next__()
Вызывает исключение StopIteration, когда больше нет значения для возврата, которое неявно захватывается циклами конструкций, чтобы прекратить итерации.
Вот простой пример счетчика:
class Counter:
def __init__(self, low, high):
self.current = low
self.high = high
def __iter__(self):
return self
def __next__(self): # Python 2: def next(self)
if self.current > self.high:
raise StopIteration
else:
self.current += 1
return self.current - 1
for c in Counter(3, 8):
print c
Это напечатает:
3
4
5
6
7
8
Это проще написать с помощью генератора, как описано в предыдущем ответе:
def counter(low, high):
current = low
while current <= high:
yield current
current += 1
for c in counter(3, 8):
print c
Вывод на печать будет таким же. Под капотом объект генератора поддерживает протокол итератора и делает что-то примерно похожее на класс Counter.
Статья Дэвида Мерца « Итераторы и простые генераторы» - довольно хорошее введение.
Автор: ars Размещён: 23.08.2008 04:57380 плюса
Существует четыре способа создания итеративной функции:
- создать генератор (использует ключевое слово yield )
- использовать генератор выражения ( genexp )
- создать итератор (определяет
__iter__
и__next__
(илиnext
в Python 2.x)) - создать класс, который Python может перебирать самостоятельно ( определяет
__getitem__
)
Примеры:
# generator
def uc_gen(text):
for char in text:
yield char.upper()
# generator expression
def uc_genexp(text):
return (char.upper() for char in text)
# iterator protocol
class uc_iter():
def __init__(self, text):
self.text = text
self.index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
try:
result = self.text[self.index].upper()
except IndexError:
raise StopIteration
self.index += 1
return result
# getitem method
class uc_getitem():
def __init__(self, text):
self.text = text
def __getitem__(self, index):
result = self.text[index].upper()
return result
Чтобы увидеть все четыре метода в действии:
for iterator in uc_gen, uc_genexp, uc_iter, uc_getitem:
for ch in iterator('abcde'):
print ch,
print
Что приводит к:
A B C D E
A B C D E
A B C D E
A B C D E
Примечание :
Два типа генератора ( uc_gen
и uc_genexp
) не могут быть reversed()
; простой итератор ( uc_iter
) должен был бы использовать __reversed__
магический метод (который должен возвращать новый итератор, идущий в обратном направлении); и getitem iteratable ( uc_getitem
) должен иметь __len__
магический метод:
# for uc_iter
def __reversed__(self):
return reversed(self.text)
# for uc_getitem
def __len__(self)
return len(self.text)
Чтобы ответить на дополнительный вопрос полковника Паника о бесконечно лениво вычисляемом итераторе, вот те примеры, использующие каждый из четырех методов, описанных выше:
# generator
def even_gen():
result = 0
while True:
yield result
result += 2
# generator expression
def even_genexp():
return (num for num in even_gen()) # or even_iter or even_getitem
# not much value under these circumstances
# iterator protocol
class even_iter():
def __init__(self):
self.value = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
next_value = self.value
self.value += 2
return next_value
# getitem method
class even_getitem():
def __getitem__(self, index):
return index * 2
import random
for iterator in even_gen, even_genexp, even_iter, even_getitem:
limit = random.randint(15, 30)
count = 0
for even in iterator():
print even,
count += 1
if count >= limit:
break
print
Что приводит к (по крайней мере для моего образца):
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32
Автор: Ethan Furman
Размещён: 24.09.2011 10:13
100 плюса
Прежде всего, модуль itertools невероятно полезен для всех случаев, когда итератор был бы полезен, но вот все, что вам нужно для создания итератора в python:
Уступать
Разве это не круто? Выход можно использовать для замены нормального возврата в функции. Он возвращает объект точно так же, но вместо того, чтобы разрушать состояние и выходить из него, он сохраняет состояние, когда вы хотите выполнить следующую итерацию. Вот пример этого в действии, извлеченный непосредственно из списка функций itertools :
def count(n=0):
while True:
yield n
n += 1
Как указано в описании функций (это функция count () из модуля itertools ...), он создает итератор, который возвращает последовательные целые числа, начиная с n.
Выражения генератора - это еще одна банка червей (удивительные черви!). Они могут быть использованы вместо списка Понимания , чтобы сохранить память (списочные создать список в памяти, уничтожаются после использования , если не назначена переменный, но выражения генератора могут создать генератор объект ... который является причудливым способом говорю итератор). Вот пример определения выражения генератора:
gen = (n for n in xrange(0,11))
Это очень похоже на наше определение итератора, приведенное выше, за исключением того, что полный диапазон задан в диапазоне от 0 до 10.
Я просто нашел xrange () (удивлен, что раньше его не видел ...) и добавил в приведенный выше пример. xrange () - это итеративная версия range (), которая имеет преимущество в том, что не создает список заранее. Было бы очень полезно, если бы у вас был огромный массив данных для перебора, и у вас было только столько памяти, чтобы сделать это.
Автор: akdom Размещён: 21.08.2008 12:3698 плюса
Я вижу , что некоторые из вас делают return self
в __iter__
. Я просто хотел отметить, что __iter__
сам по себе может быть генератором (таким образом, устраняя необходимость __next__
и повышая StopIteration
исключения)
class range:
def __init__(self,a,b):
self.a = a
self.b = b
def __iter__(self):
i = self.a
while i < self.b:
yield i
i+=1
Конечно, здесь можно также сделать генератор напрямую, но для более сложных классов это может быть полезно.
Автор: Manux Размещён: 27.07.2012 03:0511 плюса
Этот вопрос касается итеративных объектов, а не итераторов. В Python последовательности тоже итерируемы, поэтому один из способов создать итерируемый класс - заставить его вести себя как последовательность, то есть дать ему __getitem__
и __len__
методы. Я проверил это на Python 2 и 3.
class CustomRange:
def __init__(self, low, high):
self.low = low
self.high = high
def __getitem__(self, item):
if item >= len(self):
raise IndexError("CustomRange index out of range")
return self.low + item
def __len__(self):
return self.high - self.low
cr = CustomRange(0, 10)
for i in cr:
print(i)
Автор: aq2
Размещён: 21.03.2016 05:39
3 плюса
Это итеративная функция без yield
. Он использует iter
функцию и замыкание, которое сохраняет свое состояние в mutable ( list
) во вложенной области видимости для python 2.
def count(low, high):
counter = [0]
def tmp():
val = low + counter[0]
if val < high:
counter[0] += 1
return val
return None
return iter(tmp, None)
Для Python 3 состояние закрытия сохраняется в неизменяемой области видимости и nonlocal
используется в локальной области для обновления переменной состояния.
def count(low, high):
counter = 0
def tmp():
nonlocal counter
val = low + counter
if val < high:
counter += 1
return val
return None
return iter(tmp, None)
Тестовое задание;
for i in count(1,10):
print(i)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Автор: Nizam Mohamed
Размещён: 03.03.2016 05:55
3 плюса
Все ответы на этой странице действительно хороши для сложного объекта. Но для тех , которые содержат встроенные Iterable типов в качестве атрибутов, как str
, list
, set
или dict
, или любая реализация collections.Iterable
, вы можете пропустить некоторые вещи в своем классе.
class Test(object):
def __init__(self, string):
self.string = string
def __iter__(self):
# since your string is already iterable
return (ch for ch in string)
Может использоваться как:
for x in Test("abcde"):
print(x)
# prints
# a
# b
# c
# d
# e
Автор: John Strood
Размещён: 14.08.2018 08:25
2 плюса
Если вы ищете что-то короткое и простое, возможно, вам этого будет достаточно:
class A(object):
def __init__(self, l):
self.data = l
def __iter__(self):
return iter(self.data)
пример использования:
In [3]: a = A([2,3,4])
In [4]: [i for i in a]
Out[4]: [2, 3, 4]
Автор: Daniil Mashkin
Размещён: 26.04.2018 08:38
0 плюса
Вдохновленный ответом Мэтта Грегори, здесь есть более сложный итератор, который будет возвращать a, b, ..., z, aa, ab, ..., zz, aaa, aab, ..., zzy, zzz
class AlphaCounter:
def __init__(self, low, high):
self.current = low
self.high = high
def __iter__(self):
return self
def __next__(self): # Python 3: def __next__(self)
alpha = ' abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
n_current = sum([(alpha.find(self.current[x])* 26**(len(self.current)-x-1)) for x in range(len(self.current))])
n_high = sum([(alpha.find(self.high[x])* 26**(len(self.high)-x-1)) for x in range(len(self.high))])
if n_current > n_high:
raise StopIteration
else:
increment = True
ret = ''
for x in self.current[::-1]:
if 'z' == x:
if increment:
ret += 'a'
else:
ret += 'z'
else:
if increment:
ret += alpha[alpha.find(x)+1]
increment = False
else:
ret += x
if increment:
ret += 'a'
tmp = self.current
self.current = ret[::-1]
return tmp
for c in AlphaCounter('a', 'zzz'):
print(c)
Автор: Ace.Di
Размещён: 13.07.2018 05:34
Вопросы из категории :
- python Обработка XML в Python
- python Как я могу использовать Python itertools.groupby ()?
- python Python: На какой ОС я работаю?
- python Как я могу создать непосредственно исполняемое кроссплатформенное приложение с графическим интерфейсом на Python?
- python Вызов функции модуля с использованием его имени (строки)
- python Звук Питона («Колокол»)
- object Создайте базовый итератор Python
- object Обнаружение неопределенного свойства объекта
- object Каков наиболее эффективный способ глубокого клонирования объекта в JavaScript?
- object Как определить равенство для двух объектов JavaScript?
- object Избегать! = Нулевые заявления
- iterator Как мне написать цикл для Bash
- iterator Зачем использовать итераторы вместо индексов массива?
- iterator Внешний итератор против внутреннего итератора
- iterator What does the "yield" keyword do?
- iterator Поиск владельца итератора STL