【Python零基础入门篇 · 29】:可迭代对象和迭代器对象

简介: 【Python零基础入门篇 · 29】:可迭代对象和迭代器对象

可迭代对象和迭代器对象


可迭代对象(iterable)


可通过 for…in… 这类语句遍历读取数据的对象称之为可迭代对象。


可迭代对象:字符串、列表、元组、字典、集合


成为可迭代对象的条件


  • 对象实现了__iter__方法
  • __iter__方法返回迭代器对象



for循环的工作原理


  • 在内部对可迭代对象调用__iter__方法,获取到迭代器对象
  • 再一次次的通过迭代器对象调用__next__方法获取迭代结果




判断对象是否可以迭代


导入的模块:from collections.abc import Iterable


  • 代码:isinstance(对象,Iterable),如果对象为可迭代对象则返回True,否则返回False

d7d0477924c34cfa9353cbc924cf7f42.png


迭代器(iterator)


迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。


迭代器有两个函数:iter()和next()


  • 通过iter()函数取得可迭代对象的迭代器


416979fedde44194b93d2b775563d186.png


以上代码也可写为

32faedca233140afb2df3ffdc2ec41c9.png


  • iter()调用该对象的__iter__方法,并把__iter__方法的返回结果作为自己的返回值


  • 再使用next()函数来调用__next__方法


  • 当取完元素后,再使用next()获取下一条数据时会引发StopIteration异常

51abb3a5b46840cbbe402b1ebecf63a8.png


深入剖析


先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器,然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item,当遇到StopIteration的异常后循环结束。


1ba152a7edf648fcb4306c638568d7ef.png


可迭代对象和迭代器的转换


可迭代对象:iterable


迭代器对象:iterator

964adc98a71f4b619e347687c75e49ee.png


总结


  • 可迭代对象可以通过__iter__()方法变成迭代器对象


  • 如果一个对象拥有iter()方法,是可迭代对象;如果一个对象拥有next()方法,是迭代器对象


  • 定义可迭代对象,必须实现iter()方法;定义迭代器,必须实现iter方法和next方法


相关文章
|
13天前
|
存储 大数据 Unix
Python生成器 vs 迭代器:从内存到代码的深度解析
在Python中,处理大数据或无限序列时,迭代器与生成器可避免内存溢出。迭代器通过`__iter__`和`__next__`手动实现,控制灵活;生成器用`yield`自动实现,代码简洁、内存高效。生成器适合大文件读取、惰性计算等场景,是性能优化的关键工具。
146 2
|
17天前
|
安全 大数据 程序员
Python operator模块的methodcaller:一行代码搞定对象方法调用的黑科技
`operator.methodcaller`是Python中处理对象方法调用的高效工具,替代冗长Lambda,提升代码可读性与性能。适用于数据过滤、排序、转换等场景,支持参数传递与链式调用,是函数式编程的隐藏利器。
64 4
|
2月前
|
安全 JavaScript Java
Python中None与NoneType的真相:从单例对象到类型系统的深度解析
本文通过10个真实场景,深入解析Python中表示“空值”的None与NoneType。从单例模式、函数返回值,到类型注解、性能优化,全面揭示None在语言设计与实际编程中的核心作用,帮助开发者正确高效地处理“无值”状态,写出更健壮、清晰的Python代码。
173 3
|
2月前
|
传感器 数据采集 监控
Python生成器与迭代器:从内存优化到协程调度的深度实践
简介:本文深入解析Python迭代器与生成器的原理及应用,涵盖内存优化技巧、底层协议实现、生成器通信机制及异步编程场景。通过实例讲解如何高效处理大文件、构建数据流水线,并对比不同迭代方式的性能特点,助你编写低内存、高效率的Python代码。
126 0
|
1月前
|
大数据 数据处理 数据安全/隐私保护
Python3 迭代器与生成器详解:从入门到实践
简介:本文深入解析Python中处理数据序列的利器——迭代器与生成器。通过通俗语言与实战案例,讲解其核心原理、自定义实现及大数据处理中的高效应用。
75 0
|
2月前
|
Python
解决Python中AttributeError:'image'对象缺少属性'read_file'的问题策略。
通过上述策略综合考虑,您将能够定位问题并确定如何解决它。记住,Python社区很庞大,也很乐于帮助解决问题,因此不要害怕在求助时提供尽可能多的上下文和您已经尝试过的解决方案。
77 0
|
6月前
|
Python
解决Python报错:DataFrame对象没有concat属性的多种方法(解决方案汇总)
总的来说,解决“DataFrame对象没有concat属性”的错误的关键是理解concat函数应该如何正确使用,以及Pandas库提供了哪些其他的数据连接方法。希望这些方法能帮助你解决问题。记住,编程就像是解谜游戏,每一个错误都是一个谜题,解决它们需要耐心和细心。
281 15
|
6月前
|
安全 测试技术 开发者
Python中的“空”:对象的判断与比较
在Python开发中,判断对象是否为“空”是常见操作,但其中暗藏诸多细节与误区。本文系统梳理了Python中“空”的判定逻辑,涵盖None类型、空容器、零值及自定义对象的“假值”状态,并对比不同判定方法的适用场景与性能。通过解析常见误区(如混用`==`和`is`、误判合法值等)及进阶技巧(类型安全检查、自定义对象逻辑、抽象基类兼容性等),帮助开发者准确区分各类“空”值,避免逻辑错误,同时优化代码性能与健壮性。掌握这些内容,能让开发者更深刻理解Python的对象模型与业务语义交集,从而选择最适合的判定策略。
202 5
|
6月前
|
人工智能 Python
[oeasy]python083_类_对象_成员方法_method_函数_function_isinstance
本文介绍了Python中类、对象、成员方法及函数的概念。通过超市商品分类的例子,形象地解释了“类型”的概念,如整型(int)和字符串(str)是两种不同的数据类型。整型对象支持数字求和,字符串对象支持拼接。使用`isinstance`函数可以判断对象是否属于特定类型,例如判断变量是否为整型。此外,还探讨了面向对象编程(OOP)与面向过程编程的区别,并简要介绍了`type`和`help`函数的用法。最后总结指出,不同类型的对象有不同的运算和方法,如字符串有`find`和`index`方法,而整型没有。更多内容可参考文末提供的蓝桥、GitHub和Gitee链接。
128 11
|
10月前
|
存储 数据处理 Python
Python如何显示对象的某个属性的所有值
本文介绍了如何在Python中使用`getattr`和`hasattr`函数来访问和检查对象的属性。通过这些工具,可以轻松遍历对象列表并提取特定属性的所有值,适用于数据处理和分析任务。示例包括获取对象列表中所有书籍的作者和检查动物对象的名称属性。
200 2

推荐镜像

更多