Python中迭代器的用法

1. 什么是迭代器

在Python中，迭代器是一种可遍历对象，可以迭代一组数据或对象。迭代器可以被用来遍历一组数据，而无需预先知道数据的长度。迭代器会在每次迭代时返回一个值，直到没有值可以返回为止。

1.1 迭代器的优点

迭代器有以下的优点：

节省内存

灵活性高

遍历方式方便，可以过滤数据

兼容性好，可以兼容所有实现了__iter__（）方法的对象

1.2 迭代器的实现方式

迭代器可以通过在类中实现__iter__（）和__next__（）两个方法实现。其中，__iter__（）方法返回迭代器自身对象，__next__（）方法返回下一个值或引发StopIteration异常。

  class MyIterator(object):
      def __init__(self):
          self.idx = 0
          self.data = [1, 2, 3]
      def __iter__(self):
          return self
      def __next__(self):
          if self.idx >= len(self.data):
              raise StopIteration
          else:
              self.idx += 1
              return self.data[self.idx - 1]
  it = MyIterator()
  for i in it:
      print(i)

上述代码中，我们定义了一个MyIterator类，该类实现了__iter__（）和__next__（）两个方法，然后我们在主函数中利用for循环来遍历该类，并输出其值。运行该代码可以输出1、2、3，即该类可以成功迭代。

2. 迭代器的应用场景

迭代器可以用来遍历一组数据，该用法最为广泛。但是，迭代器还可以用来过滤一组数据，Lazy Evaluation和实现一个类似于生成器的函数等。

2.1 迭代器过滤数据

我们可以以filter函数为例，演示如何利用迭代器过滤数据：

  data = [1, 2, 3, 4, 5]
  print(list(filter(lambda x: x > 2, data)))

上述代码利用了filter函数和lambda表达式，通过在lambda表达式中定义过滤条件，从而过滤出大于2的数值。

2.2 Lazy Evaluation

Lazy Evaluation指的是一种延迟计算的方式。这种方式相对于传统的Pre-Evaluation计算可以大大提高计算速度。我们可以以生成斐波那契数列为例，演示如何利用迭代器实现Lazy Evaluation：

  class Fibonacci(object):
      def __init__(self):
          self.f_prev, self.f_curr = 0, 1
      def __iter__(self):
          return self
      def __next__(self):
          f_next = self.f_prev + self.f_curr
          self.f_prev, self.f_curr = self.f_curr, f_next
          return self.f_prev
  fib = Fibonacci()
  print([next(fib) for i in range(10)])

上述代码中，我们定义了一个Fibonacci类，该类可以迭代返回斐波那契数列。由于Lazy Evaluation的缘故，我们在输出前10个数值时，实际上只计算了10次，而不是预计计算方法一般的Pre-Evaluation计算策略。

2.3 生成器的函数

除了迭代器类，我们还可以利用yield表达式来构建一个迭代器函数。与前面的例子类似，我们可以通过该方式实现一个类似于生成器的函数：

  def fibonacci():
      f_prev, f_curr = 0, 1
      while True:
          yield f_prev
          f_next = f_prev + f_curr
          f_prev, f_curr = f_curr, f_next
  for i, n in enumerate(fibonacci()):
      if n > 100:
          break
      print('Number {}: {}'.format(i, n))

上述代码中，我们定义了一个fibonacci函数，该函数不断地运行，并每次返回斐波那契数列的前一个数值。最后，我们在主函数中调用fibonacci，并且通过for循环，每次迭代输出一组数值。

3. 总结

迭代器是Python中非常重要的概念，其灵活性高、遍历方式方便等优点深受开发者的青睐。在Python开发中，迭代器被广泛用于数据处理领域，如过滤数据、Lazy Evaluation等。除此之外，我们还可以利用yield表达式来实现一个类似于生成器的函数。总之，如果你想让代码拥有更好的性能，那么迭代器是一个非常棒的选择！