17-Python与设计模式--迭代器模式
一、迭代器与生成器
python
今天的主角是迭代器模式。在python中,迭代器并不用举太多的例子,因为python中的迭代器应用实在太多了
(不管是python还是其它很多的编程语言中,实际上迭代器都已经纳入到了常用的库或者包中)。
而且在当前,也几乎没有人专门去开发一个迭代器,而是直接去使用list、string、set、dict等
python可迭代对象,或者直接使用__iter__和next函数来实现迭代器。
如下例:
bash
if __name__=="__main__":
lst=["hello Alice","hello Bob","hello Eve"]
lst_iter=iter(lst)
print lst_iter
print lst_iter.next()
print lst_iter.next()
print lst_iter.next()
print lst_iter.next()
打印如下:
hello Alice hello Bob hello Eve Traceback (most recent call last):
File "D:/WorkSpace/Project/PyDesignMode/example.py", line 719, in
print lst_iter.next() StopIteration
在这种迭代器的使用过程中,如果next超过了迭代范围,会抛出异常。
在python对象的方法中,也可以轻易使用迭代器模式构造可迭代对象,
如下例:
bash
class MyIter(object):
def __init__(self, n):
self.index = 0
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.index < self.n:
value = self.index**2
self.index += 1
return value
else:
raise StopIteration()
__iter__和next实现了迭代器最基本的方法。如下方式进行调用:
bash
if __name__=="__main__":
x_square=MyIter(10)
for x in x_square:
print x
打印如下:
0 1 4 9 16 25 36 49 64 81
注意__iter__方法中的返回值,由于直接返回了self,因而该迭代器是无法重复迭代的,
如以下业务场景:
bash
if __name__=="__main__":
x_square=MyIter(10)
for x in x_square:
print x
for x in x_square:
print x
只能打印一遍平方值。解决办法是,在__iter__中不返回实例,而再返回一个对象,写成:
bash
def __iter__(self):
return MyIter(self.n)
这样,在每次迭代时都可以将迭代器"初始化",就可以多次迭代了。
另外,在python中,使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。生成器通过生成器函数产生,
生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果,
在每个结果之间挂起和继续它们的状态,来自动实现迭代协议。
如下例:
bash
def MyGenerater(n):
index=0
while index<n:
yield index**2
index+=1
注意,这是个函数。在每次调用生成器,得到返回结果后,现场得以保留,下次再调用该生 成器时,返回保留的现场从yield后继续执行程序。
bash
if __name__=="__main__":
x_square=MyGenerater(10)
for x in x_square:
print x
二、迭代器模式
bash
迭代器模式的定义如下:它提供一种方法,访问一个容器对象中各个元素,而又不需要暴露对象的内部细节。