Maison > Article > développement back-end > Première introduction aux itérateurs en Python
Python est un langage de programmation de haut niveau avec une excellente facilité d'utilisation et une excellente lisibilité du code. Les types de données intégrés de Python sont très puissants, et l'un d'eux, Iterator, est également un type de données très important.
Un itérateur est un objet qui peut parcourir un objet conteneur. Il peut fournir des méthodes pour accéder aux éléments du conteneur sans exposer l'implémentation spécifique. Les objets conteneurs peuvent être des listes, des tuples, des dictionnaires, des ensembles, etc. L'itérateur maintient un état interne qui enregistre la position actuelle de l'objet conteneur et d'autres informations d'état liées au parcours. Lorsque nous devons parcourir un objet conteneur, nous pouvons utiliser un itérateur pour obtenir les éléments.
En Python, n'importe quel objet peut devenir un itérateur tant qu'il implémente les méthodes __iter__() et __next__(). La méthode __iter__() renvoie un objet itérateur et initialise l'indice de l'objet actuel à 0. La méthode __next__() est utilisée pour renvoyer les éléments de l'objet conteneur Lorsqu'aucun élément ne peut être renvoyé, une exception StopIteration sera levée. Voici un exemple simple :
class MyIterator: def __init__(self, container): self.container = container self.index = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.index >= len(self.container): raise StopIteration result = self.container[self.index] self.index += 1 return result my_list = [1, 2, 3] my_iterator = MyIterator(my_list) for item in my_iterator: print(item)
Dans le code ci-dessus, nous avons personnalisé une classe d'itérateur appelée MyIterator. Les méthodes __iter__() et __next__() sont implémentées dans cette classe. La méthode __iter__() renvoie l'objet itérateur lui-même de l'objet actuel, tandis que la méthode __next__() est utilisée pour renvoyer les éléments de l'objet conteneur my_list. Lorsque tous les éléments auront été parcourus, une exception StopIteration sera levée, mettant ainsi fin à l'itération.
En Python, les itérateurs sont très couramment utilisés car ils peuvent non seulement parcourir des éléments dans des objets conteneurs, mais également économiser de la mémoire et des ressources informatiques et améliorer les performances du programme. Voici quelques fonctions et instructions d'itérateur intégrées couramment utilisées :
my_list = [1, 2, 3] my_iterator = iter(my_list) # 将列表对象转化为迭代器对象 for item in my_iterator: print(item)
my_list = [1, 2, 3] my_iterator = iter(my_list) # 将列表对象转化为迭代器对象 print(next(my_iterator)) # 输出1 print(next(my_iterator)) # 输出2 print(next(my_iterator)) # 输出3
my_list = ['apple', 'banana', 'orange'] for index, item in enumerate(my_list): print(index, item) # 输出: 0 apple # 1 banana # 2 orange
my_list1 = ['apple', 'banana', 'orange'] my_list2 = [1, 2, 3] for item in zip(my_list1, my_list2): print(item) # 输出: ('apple', 1) # ('banana', 2) # ('orange', 3)
my_list = [1, 2, 3] if 2 in my_list: print("2 is in my_list") else: print("2 is not in my_list") # 输出: 2 is in my_list
Dans la programmation réelle, si vous devez parcourir un objet conteneur, essayez d'utiliser des itérateurs pour parcourir et évitez d'utiliser directement des références d'indice pour obtenir des éléments, car cela entraînerait un gaspillage de mémoire et de ressources informatiques et réduirait les performances du programme. La caractéristique des itérateurs est de générer des éléments à la demande et de libérer de la mémoire à la demande. Par conséquent, dans le traitement de grands ensembles de données, l'utilisation d'itérateurs peut grandement améliorer l'efficacité du programme.
En général, l'itérateur est un concept très important en Python. Nous devons comprendre son implémentation et sa syntaxe commune, et maîtriser les compétences d'utilisation des itérateurs afin d'écrire des programmes efficaces, concis et faciles à maintenir.
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