python进阶之自定义可迭代的类

系统 1581 0

自定义可迭代的类

列表可以获取列表的长度,然后使用变量i对列表索引进行循环,也可以获取集合的所有元素,且容易理解。没错,使用列表的代码是容易理解,也很好操作,但这是要付出代价的。列表之所以可以用索引来快速定位其中的任何一个元素,是因为列表是一下子将所有的数据都装载在内存中,而且是一块连续的内存空间。当数据量比较小时,实现比较容易;当数据量非常大时,会非常消耗内存资源。而迭代就不同,迭代是读取多少元素,就将多少元素装载到内存中,不读取就不装载。这有点像处理XML的两种方式:DOM和SAX。DOM是一下子将所有的XML数据都装载到内存中,所以可以快速定位任何一个元素,但代价是消耗内存;而SAX是顺序读取XML文档,没读到的XML文档内容是不会装载到内存中的,所以SAX比较节省内存,但只能从前向后的顺序读取XML文档的内容。

如果在一个类中定义 __iter__ 方法,那么这个类的实例就是一个迭代器。 __iter__ 方法需要返回一个迭代器,所以就返回对象本身即可(也就是self)。当对象每迭代一次时,就会调用迭代器中的另外一个特殊成员方法 __next__ 。该方法需要返回当前迭代的结果。下面先看一个简单的例子,在这个例子中,通过自定义迭代器对由星号 * 组成的直三角形的每一行进行迭代,然后通过for循环进行迭代,输出一定行数的直角三角形。

            
# 可无限迭代直角三角形的行
class righttriangle:
  def __init__(self):
    # 定义一个变量n,表示当前的行数
    self.n = 1
  def __next__(self):
    # 通过字符串的乘法获取直接三角形每一行的字符串,每一行字符串的长度是2 * n -1
    result = '*' * (2 * self.n - 1)
    # 行数加1
    self.n += 1
    return result
  # 该方法必须返回一个迭代器
  def __iter__(self):
    return self

rt = righttriangle()
# 对迭代器进行迭代
for e in rt:
  # 限制输出行的长度不能大于20,否则将会无限输出行
  if len(e) > 20:
    break
  print(e)
          

输出结果:

            
*
***
*****
*******
*********
***********
*************
***************
*****************
*******************
          

[例10.10] 现在来看一个更有意思的例子,在这个例子中定义了一个迭代器类(Fibonacci),用于无限制迭代斐波那契数列。

            
# 可以无限制迭代斐波那契数列
class Fibonacci:
  # 在构造方法中定义两个变量a和b,用来表示斐波那契数列的最开始的两个值
  def __init__(self):
    self.a = 0
    self.b = 1
  def __next__(self):
    # self.a就是当前要迭代的值
    result = self.a
    # 计算斐波那契数列的下一个值,并将a变成原来的b,将b变成下一个值
    self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
    # 返回当前迭代的值
    return result
  # 该方法必须返回一个迭代器
  def __iter__(self):
    return self

fibs = Fibonacci()
# 对斐波那契数列进行迭代
for fib in fibs:
  print(fib,end = ' ')
  # 迭代的值不能超过500
  if fib > 500:
    break
          

输出结果:

            
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 
          

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