[英]How does __iter__ work?
尽管阅读了它,我仍然不太明白__iter__
是如何工作的。 什么是简单的解释?
我见过def__iter__(self): return self
。 我不知道这是如何工作的或步骤如何工作。
就像我可以说的那样:
__iter__
在类上定义一个方法,该方法将返回一个迭代器(一个连续产生对象包含的下一个项目的对象)。
__iter__()
返回的迭代器对象几乎可以是任何对象,只要它定义了next()
方法即可。
next
方法将由诸如for ... in ...
类的语句调用以产生下一个项目,而next()
应该在没有更多项目时引发StopIteration
异常。
它的优点在于它允许您定义对象的迭代方式,而__iter__
提供了一个通用接口,每个其他python函数都知道如何使用它。
迭代器需要定义两个方法: __iter__()
和__next__()
(python2中的next()
)。 通常,对象本身定义了__next__()
或next()
方法,因此它只是将自身作为迭代器返回。 这创建了一个迭代 ,它本身也是一个迭代器 。 for
和in
语句使用这些方法。
def __iter__(self):
的规范是:它返回一个迭代器。 所以,如果self
是迭代器,那么return self
本身就是合适的。
“作为一个迭代”是指“具有__next__(self)
的方法”(在Python 3;在Python 2,所讨论的方法的名称是不幸平原next
代替,明确的名称设计毛刺为一种特殊的方法)。
在Python 2.6及更高版本中,实现迭代器的最佳方法通常是使用collections
标准库模块中的相应抽象基类 - 在Python 2.6中,代码可能是(记得在Python 3中调用方法__next__
) :
import collections
class infinite23s(collections.Iterator):
def next(self): return 23
当迭代时,这个类的一个实例将返回23
无限多个副本(如itertools.repeat(23)
),否则必须终止循环。 关键是子类化collections.Iterator
代表你添加正确的__iter__
方法 - 这里没什么大不了的,但是一个很好的一般原则(避免重复,样板代码,如迭代器的标准单行__iter__
- 重复,没有增值和大量减值! - )。
支持__iter__方法的类将返回迭代器对象实例:支持next()方法的对象。 该对象将在“for”和“in”语句中使用。
在Python中,迭代器是支持迭代器协议的任何对象。 该协议的一部分是该对象必须具有返回迭代器对象的__iter__()
方法。 我想这给了你一些灵活性,以便一个对象可以将迭代器的职责传递给内部类,或者创建一些特殊的对象。 在任何情况下, __iter__()
方法通常只有一行,该行通常只return self
协议的另一部分是next()
方法,这是真正的工作。 此方法必须弄清楚或创建或获取下一个东西,并将其返回。 它可能需要跟踪它的位置,以便下次调用时,它确实会返回下一个东西。
一旦有了一个返回序列中下一个东西的对象,就可以折叠一个如下所示的for循环:
myname = "Fredericus"
x = []
for i in [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]:
x.append(myname[i-1])
i = i + 1 # get the next i
print x
进入这个:
myname = "Fredericus"
x = [myname[i] for i in range(10)]
print x
请注意,我们无处可获得下一个i值的代码,因为range(10)是一个跟随迭代器协议的对象,而list comprehension是一个使用迭代器协议的构造。
您也可以直接使用迭代器协议。 例如,在编写脚本来处理CSV文件时,我经常这样写:
mydata = csv.reader(open('stuff.csv')
mydata.next()
for row in mydata:
# do something with the row.
我通过调用next()
直接使用迭代器跳过标题行,然后通过for
语句中的builtin in
运算符间接使用它。
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