for 循环 是我们在 Python 里非常常用的一个语法,但你有没有思考过 for 循环是怎样实现的?
如果你以前接触过 C++,应该会知道类似 for (int i = 0; i < 100; i++)
这样的写法,它定义了 循环的执行条件 i < 100
以及 每次循环结束后执行的语句 i++
,而 for
本身只起到让代码重复执行的作用,并没有什么额外的功能。这在 Python 中其实更像是 while 循环:
i = 0
while i < 100:
# 执行循环代码
i += 1
但 Python 里的 for 循环却不一样。使用 for
时,我们没有额外指定结束条件,也不需要一个用来计数的数值,甚至可以通过一个字符串进行循环。之所以可以这样,是因为 Python 中的 迭代器(Iterator) 以及 可迭代对象(Iterable) 。
如果一个对象定义了 __iter__
和 __next__
两个方法, 它就是一个迭代器 。对于迭代器来说,__iter__
返回的是它自身 self ,__next__
则是 返回迭代器中的下一个值 ,如果没有值了则抛出一个 StopIteration
的异常。关于这点,你可以想象成一个只进不退的标记位,每次调用 __next__
,就会将标记往后移一个元素并返回,直到结束。
有了迭代器的概念之后,如果一个对象定义了 __iter__
和方法,返回一个迭代器对象,那么 它就是一个可迭代的对象 。
从表现上来说,一个对象 可迭代 ,那么它就可以被 for 循环使用。比如我们经常用到的 list、dict、str 等类型,都是可迭代的,所以也就可以通过 for 循环进行遍历,或者更准确的说:被迭代。
有一点绕,我们再来理一理迭代器(Iterator)和可迭代(Iterable)这两个的差别:
- 一个 迭代器一定是可迭代对象 ,因为它一定有
__iter__
方法。反过来则不成立。(事实上,Iterator 就是 Iterable 的子类) - 迭代器的
__iter__
方法 返回的是自身,并不产生新实例 。而可迭代对象的__iter__
方法通常会生成一个新的迭代器对象。
__iter__
、__next__
分别对应于 Python 的内置函数 iter()
和 next()
:比如 iter(aList)
就相当于 aList.__iter__()
。
所以关于上述两点,我们可以有以下的例子来验证:
迭代器和可迭代之间的继承关系。
__iter__
方法返回值的区别。id 相同代表是同一个实例。
明白了上述的概念之后,for 循环的实现就好理解了:
- 首先 for 循环会调用可迭代对象的
__iter__
方法,获取相应的迭代器 - 每次循环,将迭代器的
__next__
方法的返回值赋值给循环变量 - 直到捕获迭代器抛出的
StopIteration
异常,循环结束
再来看个例子:
思考题: 想一想为什么迭代器 aListIter 被 for 循环迭代第二次的时候就没有输出了?
既然 __next__
方法可以自己定义,我们也可以自己实现一个迭代器。比如要 输出一个斐波那契数列 (每一位数值都是前两位数值之和,原题回复关键字 906 ),通常的做法是循环,“高级”一点的做法是递归。但我们也可以直接写一个斐波那契迭代器:
# 定义迭代器
class Fibonacci():
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
# 结束条件
if self.b > 100:
raise StopIteration
# 更新一次数值
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
return self.a
# 创建迭代器
fib = Fibonacci()
# 进行迭代
for f in fib:
print(f, end=' ')
输出:
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
这个例子中,我们并没有保存一个序列,只是定义了一种规则,就也可以被迭代。
使用迭代器的好处在于:它是一种 延迟操作 ,即当需要用到的时候才去产生结果。比如对于一个序列来说,如果我们要遍历它,并不需要再一开始就把所有元素都生成好,而是只需要知道每个元素的下一个元素是什么就可以了。这样可以节省很多空间,尤其对于数量很大的集合来说。
如果你不懂迭代器的概念,并不影响在代码中使用 for 循环。但了解之后,你会对代码理解得更透彻,同时这也是为我们后面要讲到的 生成器 做铺垫。
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