что такое итераторы в python

Что из себя представляет итератор в Python. Создаем свой собственный итератор

1. Итератор языка Python

В этой статье, посвященной итераторам и их применению в языке Python, мы также рассмотрим создание своих собственных методов __iter__() и __next__(), соберем свой собственный итератор, рассмотрим всю пользу итераторов и закрепим наши знания на примерах.

Итак, начинаем наш туториал по итераторам в Python.

2. Кто такие эти ваши итераторы?

Итератор в языке программирования Python — это объект, который вы можете перебирать. То есть он возвращает по одному объекту за раз. Итератор Python, неявно реализован в таких конструкциях, как циклы for, comprehension’ах и генераторах Python. Функции iter() и next() как раз и образуют протокол итератора.

Если мы можем получить итератор от объекта в Python, значит он итерабельный. Например, списки Python, кортежи и строки.

3. А как создать итератор?

Чтобы собрать итератор python3, мы используем функции iter() и next(). Давайте начнем с iter(), чтобы создать итератор.

Сначала мы создаем список, который содержит все четные числа от 2 до 10.

Затем мы применяем функцию iter() к этому списку Python, чтобы создать объект итератора. Мы храним его в переменной evenIterator.

Помните, итератор можно получить не только для списка, кортежи и даже множества отлично подойдут.

Теперь, чтобы получить доступ к первому элементу, мы применяем функцию next() к объекту итератора Python.

Мы достигли конца списка. Когда мы вызываем его еще раз, мы провоцируем ошибку StopIteration (исключение). Интерпретатор сразу же выбрасывает его.

С методом iter() разобрались, посмотрим на __next__()

Итак, вы можете пройтись по итератору в Python, используя метод __next __() вместо next(). (Ну, мало ли…)

Мы можем увидеть этот метод с помощью функции dir().

4. Цикл for для итераторов Python

Вы также можете использовать цикл for в Python для итерации по какому-нибудь итерируемому объекту, например, по списку Python или по кортежу.

Но как это на самом деле реализовано? Давайте взглянем.

Это была простая версия. Вот как на самом деле реализован вышеприведенный цикл for.

5. Наконец создаем свой собственный итератор

Теперь вы знаете, как использовать итератор с функциями iter() и next(). Но мы не остановимся на этом. Теперь мы начнем с самого нуля.

Мы реализуем следующий класс для создания итератора в Python для квадратов чисел от 1 до максимального указанного.

Здесь __init __() принимает значение max. Затем мы создаем объект «a» класса PowTwo с аргументом 4. Затем мы создаем итератор, используя iter(). Далее мы используем функцию next(), чтобы получать элементы один за другим.

В качестве альтернативы вы можете использовать методы __iter __() и __next __() для этого объекта.

Функция iter() вызывает метод __iter __() внутри себя.

6. Бесконечный итератор

В Python действительно возможно создать итератор, который никогда не исчерпывается. Функция iter() может принимать другой аргумент, называемый «страж». Этот страж является точкой выхода и работает следующим образом: как только значение, возвращаемое итератором равно значению стража, итератор заканчивается.

Мы знаем, что функция int() без параметра внутри возвращает 0.

Теперь мы вызываем iter() с двумя аргументами — int и 1.

Этот итератор Python никогда не исчерпает себя, он бесконечен. Это потому, что 0 никогда не равен 1. Серьезно, никогда.

Чтобы создать бесконечный итератор Python с использованием класса, рассмотрим следующий пример.

Здесь Python перебирает четные числа, начинающиеся с 2 и никогда не заканчивающиеся. Таким образом, вы должны быть осторожны и обеспечить завершающее условие (точку выхода).

7. Преимущества итераторов языка Python

Итератор в python экономит ресурсы. Чтобы получить все элементы, в памяти одновременно хранится только один элемент. В отличие от итератора, список должен хранить все значения одновременно.

8. Делаем выводы

В этой статье мы узнали об итераторах Python. Разве они не веселые и супер удобные? Итератор использует всего две функции — iter() и next(). Тем не менее, мы можем сделать наш собственный итератор в Python при помощи класса. Наконец, мы рассмотрели также бесконечные итераторы.

Кроме того, если у вас есть какие-либо вопросы/сомнения, не стесняйтесь задавать их в поле для комментариев.

Источник

Знакомимся с продвинутыми возможностями Python: итераторы, генераторы, itertools

В Python есть много возможностей, которые привлекают математиков. Вот некоторые из них: встроенная поддержка кортежей, списков и множеств, которые записываются практически так же, как это делается в математике, list comprehensions или генераторы списков, синтаксис которых похож на генераторы множеств, и другое.

Посмотрите пример использования. В последней строке сделана попытка превратить итератор в список. Это приводит к бесконечному циклу.

И пример использования:

Рассмотрим ещё один интересный пример: генерацию последовательности Q Хофштадтера. В приведённом ниже коде итератор используется для генерации последовательности с помощью вложенных повторений.

Вот пример использования:

Генераторы

Посмотрите, как это применяется на практике.

Одно из возможных решений — получение одновременно списка и результата.

Наконец, с помощью генераторов удобно реализовывать дискретные динамические системы. Пример ниже показывает, как с помощью генераторов реализуется отображение тент.

Пример использования генератора:

Рекурсивные генераторы

Генераторные выражения

Как отмечалось выше, генераторные выражения можно передавать в функции, которые нуждаются в итераторе. Например, сумму первых десяти совершенных квадратов можно получить так:

Ниже будут другие примеры генераторных выражений.

Модуль itertools

В модуле itertools есть набор итераторов, которые упрощают работу с перестановками, комбинациями, декартовыми произведениями и другими комбинаторными структурами. Документация доступна по ссылке.

Обратите внимание, представленные ниже алгоритмы не являются оптимальными для практического использования. Примеры используются, чтобы показать возможности перестановок и комбинаций. На практике лучше избегать перечисления перестановок и комбинаций, если вы не имеете веской причины для этого, так как размер перечислений растёт по экспоненте.

Второй пример касается интересной математической задачи. С помощью генераторных выражений, itertools.combinations и itertools.permutations вычислим количество инверсий перестановки, а затем суммируем количество инверсий во всех перестановках в списке.

В статье рассмотрели особенности использования итераторов, генераторов и модуля itertools в Python. Вопросы и пожелания пишите в комментариях.

Адаптированный перевод статьи A Study of Python’s More Advanced Features Part I: Iterators, Generators, itertools by Sahand Saba. Мнение адмнистрации «Хекслета» может не совпадать с мнением автора оригинальной публикации.

Источник

Итераторы и итерируемые объекты в Python

25.02.2019 23:05 CPython 3.7.2

На момент написания данной статьи только на одной странице Built-in Types официальной документации Python 3 слово “iterator” встречается 21 раз, а “iterable” – 39. Довольно популярные слова, не так ли? Сегодня мы попытаемся разобраться, что же они значат: что такое итератор (iterator) и что такое итерируемый объект (iterable), а также в чем между ними разница.

Итераторы

Рассмотрим такой пример:

Впрочем, мы можем получить тот же результат и без использования for :

Но если сейчас вызвать next() шестой раз, то мы получим исключение StopIteration :

Чтобы понять лучше, как работает for в данной ситуации, напишем его аналог, используя while :

Как и список, другие встроенные типы последовательностей (кортеж, строка и т.п.) также могут вернуть итератор:

Множества и словари также возвращают объект итератора:

Магические методы __iter__() и __next__()

Сделаем первые наброски. Чтобы иметь возможность быстро тестировать написанный код, мы будем создавать в памяти временную базу данных (БД) с минимальным набором данных, не касаясь реальной БД:

Объект companies в дальнейшем будет возвращать итератор, но пока абсолютно бесполезен.

Сохраним наш код в файл “companies.py”. Уже сейчас мы можем импортировать класс Companies и использовать его в других модулях (например так: from companies import Companies ). В этом случае код блока условия ( if __name__ == ‘__main__’ ) не будет выполняться. Выполняется он только непосредственно при запуске модуля (например вот так: python3 companies.py ).

Итак, вот что получилось:

Теперь нам нужно сделать так, чтобы экземпляр Companies мог вернуть итератор. Для этого нужно реализовать метод __iter__() :

Результат работы будет таким:

Итерируемые объекты

Стоит заметить, что создавать отдельный класс итератора вовсе необязательно. Ничего не мешает нам совместить классы Companies и CompaniesIterator :

Теперь класс CompaniesIterator нам больше не нужен, так как Companies сам реализует протокол итератора. Сейчас экземпляр класса Companies будет как итерируемым объектом, так и итератором.

Магический метод __getitem__()

В случае с нашим MyList мы также получим объект итератора, используя iter() :

Встроенная функция iter()

Как уже упоминалось выше, итерируемый объект может иметь оба метода сразу. Давайте добавим метод __iter__() к уже реализованному ранее __getitem__() :

Итак, можно выделить несколько этапов работы iter() :

Дополнительный материал не по теме

Возвращаясь к примеру с базой данных SQLite, хотелось бы заметить, что реализация собственного итератора в данной ситуации избыточна, так как объект курсора сам является итератором. Мы можем просто возвращать его при вызове __iter__() :

Теперь мы можем легко получить информацию о количестве записей:

Дата последнего редактирования статьи: 06.06.2019 12:45

© 2019-2020, Dmitry Pakhomov

Except where otherwise noted, content on this site is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

Источник

Понимание итераторов в Python

Особенности, с которыми вы часто можете столкнуться в повседневной деятельности

1. Использование генератора дважды

Как мы видим в этом примере, использование переменной squared_numbers дважды, дало ожидаемый результат в первом случае, и, для людей незнакомых с Python в достаточной мере, неожиданный результат во втором.

2. Проверка вхождения элемента в генератор

Возьмём всё те же переменные:

А теперь, дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:

Получившийся результат также может ввести в заблуждение некоторых программистов и привести к ошибкам в коде.

3. Распаковка словаря

Для примера используем простой словарь с двумя элементами:

Результат будет также неочевиден, для людей, не понимающих устройство Python, «под капотом»:

Последовательности и итерируемые объекты

По-сути, вся разница, между последовательностями и итерируемымыи объектами, заключается в том, что в последовательностях элементы упорядочены.

Так, последовательностями являются: списки, кортежи и даже строки.

Отличия цикла for в Python от других языков

А с итерируемыми объектами, последовательностями не являющимися, не будет:

Цикл for использует итераторы

Как мы могли убедиться, цикл for не использует индексы. Вместо этого он использует так называемые итераторы.

Итераторы — это такие штуки, которые, очевидно, можно итерировать 🙂
Получить итератор мы можем из любого итерируемого объекта.

Для этого нужно передать итерируемый объект во встроенную функцию iter :

Реализация цикла for с помощью функции и цикла while

Чтобы сделать это, нам нужно:

Теперь мы знакомы с протоколом итератора.
А, говоря простым языком — с тем, как работает итерация в Python.
Функции iter и next этот протокол формализуют. Механизм везде один и тот же. Будь то пресловутый цикл for или генераторное выражение. Даже распаковка и «звёздочка» используют протокол итератора:

Генераторы — это тоже итераторы

Генераторы тоже реализуют протокол итератора:

В случае, если мы передаём в iter итератор, то получаем тот же самый итератор

Итератор не имеет индексов и может быть использован только один раз.

Протокол итератора

Теперь формализуем протокол итератора целиком:

Итераторы работают «лениво» (en. lazy). А это значит, что они не выполняют какой-либо работы, до тех пор, пока мы их об этом не попросим.

Таким образом, мы можем оптимизировать потребление ресурсов ОЗУ и CPU, а так же создавать бесконечные последовательности.

Итераторы повсюду

Мы уже видели много итераторов в Python.
Я уже упоминал о том, что генераторы — это тоже итераторы.
Многие встроенные функции является итераторами.

Так, например, enumerate :

Создание собственного итератора

Так же, в некоторых случаях, может пригодится знание того, как написать свой собственный итератор и ленивый итерируемый объект.

В моей карьере этот пункт был ключевым, так как вопрос был задан на собеседовании, которое, как вы могли догадаться, я успешно прошёл и получил свою первую работу:)

Таким образом мы написали бесконечный и ленивый итератор.
А это значит, что ресурсы он будет потреблять только при вызове.
Не говоря уже о том, что без собственного итератора имлементация бесконечной последовательности была бы невозможна.

А теперь вернёмся к тем особенностям, которые были изложены в начале статьи

1. Использование генератора дважды

В данном примере, список будет содержать элементы только в первом случае, потому что генераторное выражение — это итератор, а итераторы, как мы уже знаем — сущности одноразовые. И при повторном использовании не будут отдавать никаких элементов.

2. Проверка вхождения элемента в генератор

А теперь дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:

В данном примере, элемент будет входить в последовательность только 1 раз, по причине того, что проверка на вхождение проверяется путем перебора всех элементов последовательности последовательно, и как только элемент обнаружен, поиск прекращается. Для наглядности приведу пример:

Как мы видим, при создании списка из генераторного выражения, в нём оказываются все элементы, после искомого. При повторном же создании, вполне ожидаемо, список оказывается пуст.

3. Распаковка словаря

Так как распаковка опирается на тот же протокол итератора, то и в переменных оказываются именно ключи:

Выводы

Последовательности — итерируемые объекты, но не все итерируемые объекты — последовательности.

Итераторы — самая простая форма итерируемых объектов в Python.

Любой итерируемый объект реализует протокол итератора. Понимание этого протокола — ключ к пониманию любых итераций в Python.

Источник

Итераторы в Python с примерами

Итератор в Python относится к объекту, по которому мы можем выполнять итерацию. iterator состоит из счетных значений, и эти значения можно просматривать одно за другим.

Итератор просто реализует протокол iterator в Python. Протокол итератора – это класс, который имеет два специальных метода, а именно __iter __() и __next __(). С помощью этих двух методов итератор может вычислить следующее значение в итерации.

С итераторами легко работать с последовательностями элементов в Python. Нам не нужно выделять вычислительные ресурсы всем элементам в последовательности, мы выполняем итерацию по одному элементу за раз, что помогает нам сэкономить место в памяти.

В этой статье мы изучим, как работать с итераторами в Python.

Итерируемые объекты

Итерируемый объект – это объект, способный возвращать итератор. Итерируемый объект может представлять, как конечные, так и бесконечные источники данных. Итерация прямо или косвенно реализует два метода: __iter __() и __next __(). Метод __iter __() возвращает объект-итератор, а метод __next __() помогает нам перемещаться по элементам в итеративном объекте.

Примеры итерируемых объектов в Python включают списки, словари, кортежи и наборы.

Создание итератора

В Python мы создаем итератор, реализуя для объекта методы __iter __() и __next __(). Рассмотрим следующий пример:

Мы создали итератор с именем element, который печатает числа от 0 до N. Сначала мы создали экземпляр класса и дали ему имя classinstance. Затем мы вызвали встроенный метод iter() и передали имя экземпляра класса в качестве параметра. Это создает объект-итератор.

Давайте теперь обсудим, как использовать итератор для фактического перебора элементов.

Метод next()

Метод next() помогает нам перебирать элементы итератора. Продемонстрируем это на примере, приведенном выше:

В приведенном выше скрипте мы вызвали метод next() и передали ему имя элемента итератора в качестве параметра. Каждый раз, когда мы это делаем, итератор переходит к следующему элементу в последовательности. Вот еще один пример:

В приведенном выше скрипте мы создали список с именем list1, который содержит 4 целых числа. Создан итератор с именем element. Метод next() помог нам перебрать элементы списка.

Итерация с помощью цикла for

Цикл for помогает нам перебирать любой объект, способный возвращать итератор. Например:

В приведенном выше коде мы создали переменную с именем x, которая используется для перебора элемента итератора через цикл for.

Бесконечные итераторы

Бесконечный итератор – это итератор с бесконечным числом итераций. Мы должны быть особенно осторожны при работе с бесконечными итераторами. Рассмотрим следующий пример:

Приведенный выше код будет работать вечно. Чтобы остановить это, вам придется вмешаться вручную. Вот еще один пример, демонстрирующий, как создать бесконечный итератор в Python:

Код должен возвращать все четные числа, начиная с 0. Мы можем запустить код, как показано ниже:

И эта цепочка может продолжаться вечно. Это показывает, что с бесконечным итератором мы можем иметь бесконечное количество элементов без необходимости хранить их все в памяти.

В следующем разделе мы увидим, как мы можем реализовать механизм выхода из таких бесконечных итераторов.

Остановка итерации

В предыдущем разделе мы увидели, как создать бесконечный итератор в Python. Однако итераторы обычно не предназначены для бесконечных итераций в Python. Всегда удобно реализовать условие завершения.

Мы можем остановить выполнение итератора навсегда с помощью оператора StopIteration. Нам нужно только добавить условие завершения в метод __next __(), которое вызовет ошибку, как только будет достигнуто указанное количество итераций. Вот пример:

Источник