Python设计模式详解之15 ——迭代器模式

Python 中的 Iterator(迭代器)设计模式 是一种行为型设计模式,用于逐一访问集合对象中的元素而不暴露其底层实现。Python 本身对迭代器模式提供了良好的支持,迭代器通常通过 __iter____next__ 方法实现。


迭代器模式的组成

  1. 迭代器对象 :实现了 __iter__()__next__() 方法。

    • __iter__():返回自身的迭代器对象(通常是 self)。
    • __next__():返回集合中的下一个元素。如果没有更多元素,则抛出 StopIteration 异常。
  2. 可迭代对象 :实现了 __iter__() 方法,返回一个迭代器对象。


如何实现迭代器模式

以下是一个自定义实现的示例:

示例:一个范围的自定义迭代器
python 复制代码
class MyRange:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return MyRangeIterator(self.start, self.end)


class MyRangeIterator:
    def __init__(self, start, end):
        self.current = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current >= self.end:
            raise StopIteration
        value = self.current
        self.current += 1
        return value


# 使用自定义迭代器
for num in MyRange(1, 5):
    print(num)

输出:

复制代码
1
2
3
4

Python 内置迭代器支持

在 Python 中,许多内置对象(如列表、字典、集合等)本身就实现了迭代器协议。您可以直接使用 iter()next() 来操作这些对象:

python 复制代码
# 迭代器操作
nums = [1, 2, 3]
iter_nums = iter(nums)  # 获取迭代器
print(next(iter_nums))  # 输出 1
print(next(iter_nums))  # 输出 2
print(next(iter_nums))  # 输出 3

生成器与迭代器

生成器是创建迭代器的一种简单方式。生成器通过函数实现,使用 yield 语句逐步生成值。

python 复制代码
def my_range(start, end):
    current = start
    while current < end:
        yield current
        current += 1

# 使用生成器
for num in my_range(1, 5):
    print(num)

输出与上面的自定义迭代器一致。


场景与优点

  • 延迟计算:迭代器一次生成一个值,适合处理大数据或无限数据流。
  • 抽象与封装:通过迭代器,可以隐藏数据结构的内部实现。

总结

Python 的迭代器设计模式在日常开发中非常常见,可以通过自定义类或生成器灵活实现。实际开发中,优先选择生成器实现,因为它更简洁易读,同时符合 Pythonic 风格。

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