这篇文章主要介绍了python如何自定义迭代器，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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自定义迭代器

对于新的和经验丰富的 Python 开发者来说，自定义迭代器是一个非常强大的但令人迷惑的主题。

许多内置类型，例如列表、集合和字典，已经实现了允许它们在底层迭代的协议。这使我们可以轻松地遍历它们。

>>> for food in ['Pizza', 'Fries']:          print(food + '. Yum!') Pizza. Yum!Fries. Yum!

我们如何迭代我们自己的自定义类？首先，让我们来澄清一些术语。

• 要成为一个可迭代对象，一个类需要实现 __iter__()

• __iter__() 方法需要返回一个迭代器

• 要成为一个迭代器，一个类需要实现 __next__()（或在 Python 2中是 next()），当没有更多的项要迭代时，必须抛出一个 StopIteration 异常。

呼！这听起来很复杂，但是一旦你记住了这些基本概念，你就可以在任何时候进行迭代。

我们什么时候想使用自定义迭代器？让我们想象一个场景，我们有一个 Server 实例在不同的端口上运行不同的服务，如 http 和 ssh。其中一些服务处于 active 状态，而其他服务则处于 inactive 状态。

class Server:     services = [        {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21},        {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22},        {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 80},    ]

当我们遍历 Server 实例时，我们只想遍历那些处于 active 的服务。让我们创建一个 IterableServer 类：

class IterableServer:    def __init__(self):        self.current_pos = 0    def __next__(self):        pass  # TODO: 实现并记得抛出 StopIteration

首先，我们将当前位置初始化为 0。然后，我们定义一个 __next__() 方法来返回下一项。我们还将确保在没有更多项返回时抛出 StopIteration。到目前为止都很好！现在，让我们实现这个 __next__() 方法。

class IterableServer:    def __init__(self):        self.current_pos = 0.  # 我们初始化当前位置为 0    def __iter__(self):  # 我们可以在这里返回 self，因为实现了 __next__        return self    def __next__(self):        while self.current_pos < len(self.services):            service = self.services[self.current_pos]            self.current_pos += 1            if service['active']:                return service['protocol'], service['port']        raise StopIteration    next = __next__  # 可选的 Python2 兼容性

我们对列表中的服务进行遍历，而当前的位置小于服务的个数，但只有在服务处于活动状态时才返回。一旦我们遍历完服务，就会抛出一个 StopIteration 异常。

因为我们实现了 __next__() 方法，当它耗尽时，它会抛出 StopIteration。我们可以从 __iter__() 返回 self，因为 IterableServer 类遵循 iterable 协议。

现在我们可以遍历一个 IterableServer 实例，这将允许我们查看每个处于活动的服务，如下所示：

>>> for protocol, port in IterableServer():         print('service %s is running on port %d' % (protocol, port)) service ssh is running on port 22 service http is running on port 21

太棒了，但我们可以做得更好！在这样类似的实例中，我们的迭代器不需要维护大量的状态，我们可以简化代码并使用 generator（生成器） 来代替。

class Server:    services = [        {'active': False, 'protocol': 'ftp', 'port': 21},        {'active': True, 'protocol': 'ssh', 'port': 22},        {'active': True, 'protocol': 'http', 'port': 21},    ]    def __iter__(self):        for service in self.services:            if service['active']:                yield service['protocol'], service['port']

yield 关键字到底是什么？在定义生成器函数时使用 yield。这有点像 return，虽然 return 在返回值后退出函数，但 yield 会暂停执行直到下次调用它。这允许你的生成器的功能在它恢复之前保持状态。查看 yield 的文档以了解更多信息。使用生成器，我们不必通过记住我们的位置来手动维护状态。生成器只知道两件事：它现在需要做什么以及计算下一个项目需要做什么。一旦我们到达执行点，即 yield 不再被调用，我们就知道停止迭代。

这是因为一些内置的 Python 魔法。在 Python 关于 __iter__() 的文档中我们可以看到，如果 __iter__() 是作为一个生成器实现的，它将自动返回一个迭代器对象，该对象提供 __iter__() 和 __next__() 方法。阅读这篇很棒的文章，深入了解迭代器，可迭代对象和生成器。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“python如何自定义迭代器”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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