Python что такое итератор
Понимание итераторов в Python
Особенности, с которыми вы часто можете столкнуться в повседневной деятельности
1. Использование генератора дважды
Как мы видим в этом примере, использование переменной squared_numbers дважды, дало ожидаемый результат в первом случае, и, для людей незнакомых с Python в достаточной мере, неожиданный результат во втором.
2. Проверка вхождения элемента в генератор
Возьмём всё те же переменные:
А теперь, дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:
Получившийся результат также может ввести в заблуждение некоторых программистов и привести к ошибкам в коде.
3. Распаковка словаря
Для примера используем простой словарь с двумя элементами:
Результат будет также неочевиден, для людей, не понимающих устройство Python, «под капотом»:
Последовательности и итерируемые объекты
По-сути, вся разница, между последовательностями и итерируемымыи объектами, заключается в том, что в последовательностях элементы упорядочены.
Так, последовательностями являются: списки, кортежи и даже строки.
Отличия цикла for в Python от других языков
А с итерируемыми объектами, последовательностями не являющимися, не будет:
Цикл for использует итераторы
Как мы могли убедиться, цикл for не использует индексы. Вместо этого он использует так называемые итераторы.
Итераторы — это такие штуки, которые, очевидно, можно итерировать 🙂
Получить итератор мы можем из любого итерируемого объекта.
Для этого нужно передать итерируемый объект во встроенную функцию iter :
Реализация цикла for с помощью функции и цикла while
Чтобы сделать это, нам нужно:
Теперь мы знакомы с протоколом итератора.
А, говоря простым языком — с тем, как работает итерация в Python.
Функции iter и next этот протокол формализуют. Механизм везде один и тот же. Будь то пресловутый цикл for или генераторное выражение. Даже распаковка и «звёздочка» используют протокол итератора:
Генераторы — это тоже итераторы
Генераторы тоже реализуют протокол итератора:
В случае, если мы передаём в iter итератор, то получаем тот же самый итератор
Итератор не имеет индексов и может быть использован только один раз.
Протокол итератора
Теперь формализуем протокол итератора целиком:
Итераторы работают «лениво» (en. lazy). А это значит, что они не выполняют какой-либо работы, до тех пор, пока мы их об этом не попросим.
Таким образом, мы можем оптимизировать потребление ресурсов ОЗУ и CPU, а так же создавать бесконечные последовательности.
Итераторы повсюду
Мы уже видели много итераторов в Python.
Я уже упоминал о том, что генераторы — это тоже итераторы.
Многие встроенные функции является итераторами.
Так, например, enumerate :
Создание собственного итератора
Так же, в некоторых случаях, может пригодится знание того, как написать свой собственный итератор и ленивый итерируемый объект.
В моей карьере этот пункт был ключевым, так как вопрос был задан на собеседовании, которое, как вы могли догадаться, я успешно прошёл и получил свою первую работу:)
Таким образом мы написали бесконечный и ленивый итератор.
А это значит, что ресурсы он будет потреблять только при вызове.
Не говоря уже о том, что без собственного итератора имлементация бесконечной последовательности была бы невозможна.
А теперь вернёмся к тем особенностям, которые были изложены в начале статьи
1. Использование генератора дважды
В данном примере, список будет содержать элементы только в первом случае, потому что генераторное выражение — это итератор, а итераторы, как мы уже знаем — сущности одноразовые. И при повторном использовании не будут отдавать никаких элементов.
2. Проверка вхождения элемента в генератор
А теперь дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:
В данном примере, элемент будет входить в последовательность только 1 раз, по причине того, что проверка на вхождение проверяется путем перебора всех элементов последовательности последовательно, и как только элемент обнаружен, поиск прекращается. Для наглядности приведу пример:
Как мы видим, при создании списка из генераторного выражения, в нём оказываются все элементы, после искомого. При повторном же создании, вполне ожидаемо, список оказывается пуст.
3. Распаковка словаря
Так как распаковка опирается на тот же протокол итератора, то и в переменных оказываются именно ключи:
Выводы
Последовательности — итерируемые объекты, но не все итерируемые объекты — последовательности.
Итераторы — самая простая форма итерируемых объектов в Python.
Любой итерируемый объект реализует протокол итератора. Понимание этого протокола — ключ к пониманию любых итераций в Python.
Python. Урок 15. Итераторы и генераторы
Генераторы и итераторы представляют собой инструменты, которые, как правило, используются для поточной обработки данных. В уроке рассмотрим концепцию итераторов в Python, научимся создавать свои итераторы и разберемся как работать с генераторами.
Итераторы в языке Python
Во многих современных языках программирования используют такие сущности как итераторы. Основное их назначение – это упрощение навигации по элементам объекта, который, как правило, представляет собой некоторую коллекцию (список, словарь и т.п.). Язык Python, в этом случае, не исключение и в нем тоже есть поддержка итераторов. Итератор представляет собой объект перечислитель, который для данного объекта выдает следующий элемент, либо бросает исключение, если элементов больше нет.
Приведем несколько примеров, которые помогут лучше понять эту концепцию. Для начала выведем элементы произвольного списка на экран.
Как уже было сказано, объекты, элементы которых можно перебирать в цикле for, содержат в себе объект итератор, для того, чтобы его получить необходимо использовать функцию iter(), а для извлечения следующего элемента из итератора – функцию next().
Как видно из приведенного выше примера вызов функции next(itr) каждый раз возвращает следующий элемент из списка, а когда эти элементы заканчиваются, генерируется исключение StopIteration.
Создание собственных итераторов
Если нужно обойти элементы внутри объекта вашего собственного класса, необходимо построить свой итератор. Создадим класс, объект которого будет итератором, выдающим определенное количество единиц, которое пользователь задает при создании объекта. Такой класс будет содержать конструктор, принимающий на вход количество единиц и метод __next__(), без него экземпляры данного класса не будут итераторами.
В нашем примере при четвертом вызове функции next() будет выброшено исключение StopIteration. Если мы хотим, чтобы с данным объектом можно было работать в цикле for, то в класс SimpleIterator нужно добавить метод __iter__(), который возвращает итератор, в данном случае этот метод должен возвращать self.
Генераторы
Генераторы позволяют значительно упростить работу по конструированию итераторов. В предыдущих примерах, для построения итератора и работы с ним, мы создавали отдельный класс. Генератор – это функция, которая будучи вызванной в функции next() возвращает следующий объект согласно алгоритму ее работы. Вместо ключевого слова return в генераторе используется yield. Проще всего работу генератор посмотреть на примере. Напишем функцию, которая генерирует необходимое нам количество единиц.
Данная функция будет работать точно также, как класс SimpleIterator из предыдущего примера.
Ключевым моментом для понимания работы генераторов является то, при вызове yield функция не прекращает свою работу, а “замораживается” до очередной итерации, запускаемой функцией next(). Если вы в своем генераторе, где-то используете ключевое слово return, то дойдя до этого места будет выброшено исключение StopIteration, а если после ключевого слова return поместить какую-либо информацию, то она будет добавлена к описанию StopIteration.
P.S.
Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”. 
Знакомимся с продвинутыми возможностями Python: итераторы, генераторы, itertools
В Python есть много возможностей, которые привлекают математиков. Вот некоторые из них: встроенная поддержка кортежей, списков и множеств, которые записываются практически так же, как это делается в математике, list comprehensions или генераторы списков, синтаксис которых похож на генераторы множеств, и другое.
Посмотрите пример использования. В последней строке сделана попытка превратить итератор в список. Это приводит к бесконечному циклу.
И пример использования:
Рассмотрим ещё один интересный пример: генерацию последовательности Q Хофштадтера. В приведённом ниже коде итератор используется для генерации последовательности с помощью вложенных повторений.
Вот пример использования:
Генераторы
Посмотрите, как это применяется на практике.
Одно из возможных решений — получение одновременно списка и результата.
Наконец, с помощью генераторов удобно реализовывать дискретные динамические системы. Пример ниже показывает, как с помощью генераторов реализуется отображение тент.
Пример использования генератора:
Рекурсивные генераторы
Генераторные выражения
Как отмечалось выше, генераторные выражения можно передавать в функции, которые нуждаются в итераторе. Например, сумму первых десяти совершенных квадратов можно получить так:
Ниже будут другие примеры генераторных выражений.
Модуль itertools
В модуле itertools есть набор итераторов, которые упрощают работу с перестановками, комбинациями, декартовыми произведениями и другими комбинаторными структурами. Документация доступна по ссылке.
Обратите внимание, представленные ниже алгоритмы не являются оптимальными для практического использования. Примеры используются, чтобы показать возможности перестановок и комбинаций. На практике лучше избегать перечисления перестановок и комбинаций, если вы не имеете веской причины для этого, так как размер перечислений растёт по экспоненте.
Второй пример касается интересной математической задачи. С помощью генераторных выражений, itertools.combinations и itertools.permutations вычислим количество инверсий перестановки, а затем суммируем количество инверсий во всех перестановках в списке.
В статье рассмотрели особенности использования итераторов, генераторов и модуля itertools в Python. Вопросы и пожелания пишите в комментариях.
Адаптированный перевод статьи A Study of Python’s More Advanced Features Part I: Iterators, Generators, itertools by Sahand Saba. Мнение адмнистрации «Хекслета» может не совпадать с мнением автора оригинальной публикации.
Как создать итератор в Python — Полный обзор генераторов
В данной статье мы рассмотрим способы создания собственных итераторов в Python и какие генераторы лучше всего для этого использовать.
Содержание статьи
Что такое итератор?
Сначала давайте быстро разберемся, что такое итератор. Для более подробного объяснения посмотрите видео «Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()» от автора selfedu.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Итерабельный объект представляет собой объект, элементы которого можно перебирать в цикле или иными доступными способами о которых мы поговорим ниже.
Итератор — это объект, который выполняет фактическую итерацию.
Вы можете создать итератор из любого итерабельного объекта, вызвав встроенную функцию iter() :
Вы можете использовать встроенную функцию next для итератора, чтобы получить следующий элемент из него (если элементов больше нет, то вы получите исключение StopIteration ).
Есть еще одно правило об итераторах, которое делает все намного интереснее: итераторы также являются итераторабельными объектами, а их итератор — это они сами.
Зачем нужно создать итератор?
Итераторы позволяют создать итерабельный объект, который перебирает свои элементы по мере выполнения итерации. Это означает, что вы можете создавать ленивые итераторы, которые не определяют следующий элемент, пока вы не попросите их об этом.
Использование итератора вместо списка, множества или другой итерирабельной структуры данных иногда позволяет экономить память. Например, мы можем использовать itertools.repeat для создания итератора, который предоставит нам 100 миллионов четверок ( 4 ):
На моем компьютере этот итератор занимает 56 байт памяти:
Такой же список из 100 миллионов четверок созданный более примитивным способом занимает 762.94 Мб :
Хотя итераторы могут экономить память, они также могут экономить время. Например, если вы хотите вывести только первую строку из 10-гигабайтного файла с логами, вы можете сделать следующее:
Таким образом, итераторы могут сэкономить память, но иногда они также могут сэкономить и время.
Кроме того, у итераторов есть возможности, которых нет у других итерабельных объектов. Например, их «лень» можно использовать для создания итерабельных объектов неизвестной длины. На самом деле, можно даже создавать бесконечно длинные итераторы.
Например, метод itertools.count создаст нам итератор, который будет выдавать каждое следующее число от 0 до «бесконечности» в зависимости когда вы завершите цикл:
Метод itertools.count по сути является бесконечно длинным итерабельным объектом. И он реализован как итератор.
Объектно-ориентированный итератор
Итак, мы увидели, что итераторы могут экономить память, процессорное время и открывать для нас новые возможности.
Вот итератор, реализованный с помощью класса:
Мы можем вручную перебирать объект Count следующим образом:
Такой объектно-ориентированный подход к созданию итератора — это здорово, но это не типичный способ, которым Python-программисты создают итераторы. Обычно, когда нам нужен итератор, мы создаем генератор.
Генераторы: простой способ создания итератора
Самый простой способ создания собственных итераторов в Python — это создание генератора.
В Python есть два способа создания генераторов.
Мы можем сделать генератор, который будет лениво выдавать все квадраты этих чисел следующим образом:
Или мы можем сделать такой же генератор следующим образом:
Первый подход называется функцией-генератором, а второй — выражением-генератором.
Оба этих объекта-генератора работают одинаково. Они оба имеют тип generator и оба являются итераторами, которые предоставляют квадраты чисел из нашего списка чисел.
Мы поговорим об обоих этих подходах к созданию генератора, но сначала давайте обсудим терминологию.
Слово «генератор» в Python используется в разных смыслах:
Убрав эту терминологию, давайте рассмотрим каждую из этих вещей по отдельности. Сначала мы рассмотрим функции-генераторы.
Функции-генераторы
Обычно при вызове функции выполняется ее код:
Выражения-генераторы
Выражения-генераторы — это синтаксис, похожий на синтаксис представления списка (list comprehension), который позволяет нам создать объект-генератор.
Допустим, у нас есть представление-списка, который фильтрует пустые строки из файла и удаляет переход на новую строку в конце \n :
Мы можем создать генератор вместо списка, превратив квадратные скобки в круглые скобки :
Точно так же, как представление списков (list comprehension) вернуло бы нам список, выражение-генератор вернет нам объект-генератор:
Выражения-генераторы используют более короткий синтаксис кода по сравнению с функциями-генераторами. Однако они не такие мощные.
Вы можете написать свою функцию-генератор в такой форме:
Затем вы можете заменить тело функции на выражение-генератор:
Если вы не можете написать свою функцию-генератор в такой форме, то вы не сможете создать выражение-генератор для её замены.
Обратите внимание, что мы изменили используемый пример, потому что мы не можем использовать выражение-генератор для предыдущего примера, который реализует itertools.count который по сути является вечным циклом.
Выражения-генераторы или функции-генераторы?
Выражения-генераторы можно рассматривать как представление-списков (list comprehensions) в мире генераторов.
Если в не знакомы со представлениыем-списков, рекомендую прочитать об этом статью. В этой статье описывается путь от цикла for к list comprehensions.
Также можно скопировать код из функции-генератора и вставить в обычную функцию которая возвращает выражение-генератор:
Выражения-генераторы являются функциями-генераторами так же, как представление-списков являются простым циклом for с добавлением и условием.
Выражения-генераторы очень похожи на представление-списков, их даже можно называть представление-генераторов. Технически это не совсем правильное название, но если вы его произнесете, все поймут, о чем вы говорите.
Нед Батчелдер фактически предложил, чтобы мы все начали называть выражения-генераторы (generator expressions) как представление-генераторов (generator comprehensions), и я склонен согласиться, что это было бы более понятным названием.
Лучший способ создания итератора
Чтобы создать итератор, можно создать класс-итератор, функцию-генератор или выражение-генератор. Но какой способ лучше?
Выражения-генераторы очень лаконичны, но они не такие гибкие, как функции-генераторы. Функции-генераторы гибкие, но если вам нужно добавить дополнительные методы или атрибуты к объекту-итератору, то, скорее всего, придется перейти на использование класса-итератора.
Я бы рекомендовал смотреть в сторону к выражениям-генераторам так же и представление-списков (list comprehensions). Если вы выполняете простую операцию вывода или фильтрации, выражение-генератор — отличное решение. Если вы делаете что-то более сложное, вам, скорее всего, понадобится функция-генератор.
И я бы сказал, что класс-итератор лучше не использовать. Если вы обнаружили, что вам нужен класс-итератор, попробуйте написать функцию-генератор, которая делает то, что вам нужно, и посмотрите, как она будет работать в сравнении с классом-итератором.
Генераторы могут помочь при создании итераторов
Вы можете встретить классы-итераторы, но редко попадается хорошая возможность написать свой собственный.
Например, вот итератор, который предоставляет координаты x-y:
Что из себя представляет итератор в Python. Создаем свой собственный итератор
1. Итератор языка Python
В этой статье, посвященной итераторам и их применению в языке Python, мы также рассмотрим создание своих собственных методов __iter__() и __next__(), соберем свой собственный итератор, рассмотрим всю пользу итераторов и закрепим наши знания на примерах.
Итак, начинаем наш туториал по итераторам в Python.
2. Кто такие эти ваши итераторы?
Итератор в языке программирования Python — это объект, который вы можете перебирать. То есть он возвращает по одному объекту за раз. Итератор Python, неявно реализован в таких конструкциях, как циклы for, comprehension’ах и генераторах Python. Функции iter() и next() как раз и образуют протокол итератора.
Если мы можем получить итератор от объекта в Python, значит он итерабельный. Например, списки Python, кортежи и строки.
3. А как создать итератор?
Чтобы собрать итератор python3, мы используем функции iter() и next(). Давайте начнем с iter(), чтобы создать итератор.
Сначала мы создаем список, который содержит все четные числа от 2 до 10.
Затем мы применяем функцию iter() к этому списку Python, чтобы создать объект итератора. Мы храним его в переменной evenIterator.
Помните, итератор можно получить не только для списка, кортежи и даже множества отлично подойдут.
Теперь, чтобы получить доступ к первому элементу, мы применяем функцию next() к объекту итератора Python.
Мы достигли конца списка. Когда мы вызываем его еще раз, мы провоцируем ошибку StopIteration (исключение). Интерпретатор сразу же выбрасывает его.
С методом iter() разобрались, посмотрим на __next__()
Итак, вы можете пройтись по итератору в Python, используя метод __next __() вместо next(). (Ну, мало ли…)
Мы можем увидеть этот метод с помощью функции dir().
4. Цикл for для итераторов Python
Вы также можете использовать цикл for в Python для итерации по какому-нибудь итерируемому объекту, например, по списку Python или по кортежу.
Но как это на самом деле реализовано? Давайте взглянем.
Это была простая версия. Вот как на самом деле реализован вышеприведенный цикл for.
5. Наконец создаем свой собственный итератор
Теперь вы знаете, как использовать итератор с функциями iter() и next(). Но мы не остановимся на этом. Теперь мы начнем с самого нуля.
Мы реализуем следующий класс для создания итератора в Python для квадратов чисел от 1 до максимального указанного.
Здесь __init __() принимает значение max. Затем мы создаем объект «a» класса PowTwo с аргументом 4. Затем мы создаем итератор, используя iter(). Далее мы используем функцию next(), чтобы получать элементы один за другим.
В качестве альтернативы вы можете использовать методы __iter __() и __next __() для этого объекта.
Функция iter() вызывает метод __iter __() внутри себя.
6. Бесконечный итератор
В Python действительно возможно создать итератор, который никогда не исчерпывается. Функция iter() может принимать другой аргумент, называемый «страж». Этот страж является точкой выхода и работает следующим образом: как только значение, возвращаемое итератором равно значению стража, итератор заканчивается.
Мы знаем, что функция int() без параметра внутри возвращает 0.
Теперь мы вызываем iter() с двумя аргументами — int и 1.
Этот итератор Python никогда не исчерпает себя, он бесконечен. Это потому, что 0 никогда не равен 1. Серьезно, никогда.
Чтобы создать бесконечный итератор Python с использованием класса, рассмотрим следующий пример.
Здесь Python перебирает четные числа, начинающиеся с 2 и никогда не заканчивающиеся. Таким образом, вы должны быть осторожны и обеспечить завершающее условие (точку выхода).
7. Преимущества итераторов языка Python
Итератор в python экономит ресурсы. Чтобы получить все элементы, в памяти одновременно хранится только один элемент. В отличие от итератора, список должен хранить все значения одновременно.
8. Делаем выводы
В этой статье мы узнали об итераторах Python. Разве они не веселые и супер удобные? Итератор использует всего две функции — iter() и next(). Тем не менее, мы можем сделать наш собственный итератор в Python при помощи класса. Наконец, мы рассмотрели также бесконечные итераторы.
Кроме того, если у вас есть какие-либо вопросы/сомнения, не стесняйтесь задавать их в поле для комментариев.