深入理解Python迭代器：使用'__iter__”和'__next__”導航數據

迭代器是實現兩個方法的任何物件：

• __iter__()：傳回迭代器物件本身。
• __next__()：傳回序列中的下一項。當沒有更多項目可用時，它會引發 StopIteration 異常。

建立基本迭代器:

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

    def __iter__(self):
        return self  # Returns itself as an iterator

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

counter = Counter(1, 4)
for number in counter:
    print(number)  # Outputs: 1, 2, 3

此類手動控制 next() 調用，當到達末尾時停止。迭代器有利於處理按需處理每個元素的序列。

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2. Python 生成器：高效處理大數據

生成器是建立迭代器的更簡單方法。透過使用yield 關鍵字的函數進行定義，它會在yield 處暫停函數執行，並在呼叫next() 時還原函數執行。每個yield語句都會保存函數的狀態，這表示它可以從中斷處繼續。

基本生成器範例:

def countdown(num):
    while num > 0:
        yield num
        num -= 1

for n in countdown(3):
    print(n)  # Outputs: 3, 2, 1

當呼叫yield時，函數傳回目前值並暫停，等待next()恢復。

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3.為什麼生成器記憶體效率高

生成器即時計算值，稱為惰性求值。與將所有項目儲存在記憶體中的清單不同，生成器僅根據需要產生項目，這非常適合：

• 流資料（例如，從大檔案讀取行）。
• 處理大型或無限序列而不會造成記憶體過載。

範例：使用生成器讀取大檔案:

def read_large_file(file_path):
    with open(file_path) as file:
        for line in file:
            yield line  # Only processes one line at a time

這種方法可以防止將整個文件載入到記憶體中，這對於大量文件特別有用。

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4.生成器表達式：緊湊語法

生成器表達式是建立生成器的一種簡潔方式，使用括號而不是像列表推導式那樣的方括號。

範例：

squares = (x * x for x in range(5))
print(next(squares))  # Outputs: 0
print(list(squares))  # Outputs remaining: [1, 4, 9, 16]

在這裡，squares 僅在請求時計算值，從而節省記憶體。

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5.高級產生器的產量來自

yield from 語句對於將一個生成器的部分操作委託給另一個生成器非常有用。當您想要將生成器分解為子生成器以實現模組化時，這非常有用。

範例：

def generator_a():
    yield 1
    yield 2

def generator_b():
    yield from generator_a()
    yield 3

for val in generator_b():
    print(val)  # Outputs: 1, 2, 3

簡化程式碼的產量，特別是在複雜或嵌套的生成器鏈中。

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6.效能考量：生成器與清單

產生器在以下情況下特別有用：

• 資料太大，無法一次全部裝入記憶體。
• 可能只需要部分資料。
• 您希望避免預先初始化大型清單的開銷。

另一方面，清單在以下情況會更好：

• 您需要重複存取資料。
• 資料集夠小，可以一次載入所有內容。
• 需要隨機存取（生成器不支援索引）。

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結論：迭代器和生成器作為強大的資料工具

透過迭代器和產生器，Python 讓您能夠以記憶體效率和靈活性來控制資料處理。它們對於處理大型資料集、流資料和建立自訂可迭代物件至關重要。
掌握這些，你就能像 Python 專家一樣處理資料！ ？

以上是深入理解Python迭代器：使用'__iter__”和'__next__”導航數據的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！