Итерируемые объекты

Новые итерируемые объекты

Итераторы позволяют экономнее расходовать память, однако в некоторых случаях  они  могут оказать существенное  влияние  на стиль программирования.


>>> zip(‘abc’, ‘xyz’) # Итерируемый объект в Python 3.0 (список в 2.6)
<zip object at 0x02E66710>

>>> list(zip(‘abc’, ‘xyz’))          # Принудительное создание списка 
[(‘a’, ‘x’), (‘b’, ‘y’), (‘c’, ‘z’)] # результатов для отображения в 3.0
-----------------------------------------------------------------


Итератор range:

В версии 3.0 функция range возвращает итератор, который не создает сразу весь список целых чисел в заданном диапазоне, а генерирует их по требованию. Она действует точно так же, как прежняя функция xrange в версии 2.X и в случае, когда необходимо получить сразу весь список с результатами (например, для отображения), обращение к ней следует обернуть в вызов функции list(range(...)):

C:\\misc> c:\python30\python
>>> R = range(10)  # range возвращает итератор, а не список
>>> R
range(0, 10)

>>> I = iter(R)    # Вернет итератор для диапазона
>>> next(I)        # Переход к следующему результату
0     # То же происходит в циклах for, генераторах списков и пр. 
>>> next(I)
1
>>> next(I)
2
>>> list(range(10))   # При необходимости можно принудительно 
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # сгенерировать список
-----------------------------------------------------------------

Итераторы  map,zip и filter:
Встроенные функции map, zip и filter возвращают итераторы вместо того, чтобы воспроизводить сразу весь список с результатами.

Однако, в отличие от функции range, их результаты сами и являются этими итераторами, – после однократного получения отдельного результата этот результат исчезает.

Пример использования встроенной функции map:

>>> M = map(abs, (-1, 0, 1))   # map возвращает итератор, а не список

>>> M

<map object at 0x0276B890>

>>> next(M) # Непосредственное использование итератора: 

1          # результаты исчерпываются безвозвратно. 

>>> next(M)                    # Они не поддерживают функцию len() 

0                              # и операцию индексирования

>>> next(M)

1

>>> next(M)

StopIteration

>>> for x in M: print(x)       # Теперь итератор map пуст: 

...                            # возможен только один проход

>>> M = map(abs, (-1, 0, 1))   # Чтобы выполнить второй проход,  

                               # необходимо 

                               # снова создать итератор

>>> for x in M: print(x)       # В контексте итераций функция next()

...                            # вызывается автоматически

1

0

1

>>> list(map(abs, (-1, 0, 1))) # При необходимости можно получить

                               # сразу 

[1, 0, 1]                      # весь список с результатами

-----------------------------------------------------------------

Пример встроенной функции zip:

>>> Z = zip((1, 2, 3), (10, 20, 30)) # zip также возвращает итератор, который 

>>> Z           # позволяет выполнить только один проход

<zip object at 0x02770EE0>

>>> list(Z)

[(1, 10), (2, 20), (3, 30)]

>>> for pair in Z: print(pair)       # Результаты исчерпываются после 

...                                  # первого прохода

>>> Z = zip((1, 2, 3), (10, 20, 30))

>>> for pair in Z: print(pair)       # Итератор можно использовать 

...                                  # вручную или автоматически

(1, 10)

(2, 20)

(3, 30)

>>> Z = zip((1, 2, 3), (10, 20, 30))

>>> next(Z)

(1, 10)

>>> next(Z)

(2, 20)

-----------------------------------------------------------------

Поддержка множественных и единственных итераторов:

Возможность применение к результату несколько итераторов.

>>> R = range(3)   # Объект диапазона позволяет получить множество итераторов

>>> next(R)

TypeError: range object is not an iterator

>>> I1 = iter(R)

>>> next(I1)

0

>>> next(I1)

1

>>> I2 = iter(R)   # Два итератора для одного диапазона

>>> next(I2)

0

>>> next(I1)      # I1 находится в другой позиции, не совпадающей с позицией I2

2

Функции zip, map и filter, напротив, не поддерживают возможность получения 

различных активных итераторов для одного и того же результата:

>>> Z = zip((1, 2, 3), (10, 11, 12))

>>> I1 = iter(Z)

>>> I2 = iter(Z)  # Два итератора для одного и того же результата  

                  # zip

>>> next(I1)

(1, 10)

>>> next(I1)

(2, 11)

>>> next(I2)           # Позиции итераторов I2 и I1 совпадают!

(3, 12)

>>> M = map(abs, (-1, 0, 1)) # То же относится к функции map (и filter)

>>> I1 = iter(M); I2 = iter(M)

>>> print(next(I1), next(I1), next(I1))

1 0 1

>>> next(I2)

StopIteration

>>> R = range(3)               # А для объекта диапазона можно получить 

>>> I1, I2 = iter(R), iter(R)  # множество итераторов

>>> [next(I1), next(I1), next(I1)]

[0 1 2]

>>> next(I2)

0

-----------------------------------------------------------------

Итераторы представлений словарей:

Методы keys, values и items слова

рей возвращают  итерируемые  объекты  представлений, которые возвращают 

результаты по одному за раз  вместо того, чтобы сразу создавать списки с ре

зультатами. 

>>> D = dict(a=1, b=2, c=3)

>>> D

{‘a’: 1, ‘c’: 3, ‘b’: 2}

>>> K = D.keys()   # Объект представления в версии 3.0 не является списком

>>> K

<dict_keys object at 0x026D83C0>

>>> next(K)        # Представления не являются итераторами

TypeError: dict_keys object is not an iterator

>>> I = iter(K)    # Из представлений можно получить итераторы

>>> next(I)        # и с их помощью выполнять итерации вручную,

‘a’                # но они не поддерживают функцию len()

>>> next(I)        # и операцию доступа к элементам по индексу

‘c’

>>> for k in D.keys(): print(k, end=’ ‘) # Во всех итерационных контекстах

...                                      # итераторы используются 

a c b                                    # автоматически

-----------------------------------------------------------------

Доступ по индексу:

>>> K = D.keys()

>>> list(K)    # При необходимости всегда можно получить полный список

[‘a’, ‘c’, ‘b’]

>>> V = D.values() # То же относится к представлениям values() и items()

>>> V

<dict_values object at 0x026D8260>

>>> list(V)

[1, 3, 2]

>>> list(D.items())

[(‘a’, 1), (‘c’, 3), (‘b’, 2)]

>>> for (k, v) in D.items(): print(k, v, end=’ ‘)

...

a 1 c 3 b 2

-----------------------------------------------------------------

Пример когда  нет никакой необходимости вызывать метод keys:

>>> D                    # Словари поддерживают собственные итераторы,

{‘a’: 1, ‘c’: 3, ‘b’: 2} # возвращающие следующий ключ в каждой итерации

>>> I = iter(D)

>>> next(I)

‘a’

>>> next(I)

‘c’

>>> for key in D: print(key, end=’ ‘) # Нет никакой необходимости 

                                      # вызывать

...                                   # метод keys(), однако этот

                                      # метод 

a c b                                 # в версии 3.0 также 

                                      # возвращает итератор!

----------------------------------------------------------------

И на последок:

>>> D

{‘a’: 1, ‘c’: 3, ‘b’: 2}

>>> for k in sorted(D.keys())): print(k, D[k], end=’ ‘)

...

a 1 b 2 c 3

>>> D

{‘a’: 1, ‘c’: 3, ‘b’: 2}

>>> for k in sorted(D): print(k, D[k], end=’ ‘) # Лучший способ 

...                                     # сортировки ключей

a 1 b 2 c 3

Добавим теории:

  • С помощью  инструкции  yield  пользовательские  функции  можно  превратить в итерируемые функции-генераторы.

  • Генераторы списков можно трансформировать в итерируемые выражения генераторы, заключив их в круглые скобки.

  • В пользовательские  классы можно добавить поддержку итераций с помощью методов перегрузки операторов __iter__ или __getitem__.