烟台哪个公司做网站好,公司logo图片大全,wordpress sora 下载,外贸平台排行榜前十名迭代是数据处理的基石#xff0c;而 Python 中所有集合都可以迭代#xff0c;这是 Python 让使用者感到非常方便的特征之一。下面是一些在 Python 中经常使用的迭代模式# 列表for i in [1, 2, 3, 4]:print(i)# 字典di {a: 1, b: 2, c: 3}# 迭代键for k in di.keys():print(k…迭代是数据处理的基石而 Python 中所有集合都可以迭代这是 Python 让使用者感到非常方便的特征之一。下面是一些在 Python 中经常使用的迭代模式# 列表for i in [1, 2, 3, 4]:print(i)# 字典di {a: 1, b: 2, c: 3}# 迭代键for k in di.keys():print(k)# 迭代键值for k, v in di.items():print({}: {}.format(k, v))除了基本数据类型Python 也支持为自定义的数据类型实现迭代器协议。Python 解释器在需要迭代对象 x 时会自动调用 iter(x)。内置的 iter 函数有如下作用。检查对象是否实现了 __iter__ 方法如果实现了就调用它__iter__ 方法返回一个迭代器如果没有实现 __iter__ 方法但是实现了 __getitem__ 方法Python 会创建一个迭代器尝试按顺序(从索引0)获取元素。如果上述两个尝试失败Python 会抛出 TypeError 异常提示该元素不可迭代。所以如果我们要让某个对象是可迭代对象只需要实现 __iter__这个方法要求返回一个迭代器那什么是迭代器呢 Python 中标准的迭代器接口有两个方法。__next__返回下一个可用的元素如果元素抛出 StopIteration 异常。__iter__返回迭代器自身即 self以便在应该使用可迭代对象的地方使用迭代器如 for 循环中。这里需要说明的一点是可迭代对象与迭代器是不同的《流畅的 Python》这样定义可迭代对象 使用 iter 内置函数可以获取迭代器的对象。如果对象实现了能返回迭代器的 iter 方法那么对象就是可迭代的。序列都可以迭代实现了 getitem 方法而且其参 数是从零开始的索引这种对象也可以迭代而迭代器则定义为 迭代器是这样的对象实现了无参数的 next 方法返回序列中的下一个元素如 果没有元素了那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 iter 方 法因此迭代器也可以迭代。也就是说每次对可迭代对象调用 iter(x) 都将返回一个新的迭代器。那如果为一个可迭代对象实现 __next__ 方法即把这个可迭代对象变成自身的可迭代对象会怎样呢没人阻止你这样做但当你真正为这个对象实现这两个方法时你会发现麻烦不断。举个例子class MyData:def __init__(self, values):# 假设 value 为列表self.values valuesdef __iter__(self):return selfdef __next__(self):# ???raise NotImplementedError()按照协议 __next__ 应该返回下一个元素或者抛出 StopIteration显然我们需要一个属性存储当前迭代位置所以应该似乎应该这样写class MyData:def __init__(self, values):self.values values# 记录当前迭代位置self.current 0def __iter__(self):# 每次调用重头开始迭代self.current 0return selfdef __next__(self):if self.current len(self.values):value self.values[self.current]self.current 1return valueelse:raise StopIteration但考虑这样一种情况我们调用2次 iter交替迭代获得的2个迭代器预期行为应该是2个迭代器不会干涉但如果按上述代码实现 MyData 对象行为并不符合预期。data MyData([1, 2, 3, 4, 5])data_iter1 iter(data)print(next(data_iter1)) # 结果为1print(next(data_iter1)) # 结果为2data_iter2 iter(data)print(next(data_iter2)) # 结果为1print(next(data_iter1)) # 预期为3但得到2如果把 current 属性变为列表每次调用 iter 增加一个元素表示新的迭代器当前位置呢但又会导致 __next__ 变得非常复杂因为它必须找到不同迭代器对应当前位置这样才能保证正确的迭代行为。为什么我们的迭代实现如此复杂呢根本原因在于 __iter__ 总是返回自身换言之调用 iter 的迭代器都是一样这其实破坏了 每次调用 iter 返回新的迭代器 这一设计。解决难题办法很简单遵循设计把可迭代对象和迭代器拆开。class MyData:def __init__(self, values):self.values valuesdef __iter__(self):return DataIterator(list(self.values))class DataIterator:def __init__(self, values):self.values valuesself.current 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current len(self.values):value self.values[self.current]self.current 1return valueelse:raise StopIteration现在 __iter__ 将会返回新的迭代器每个迭代器都保存着自身状态这让我们不必费心费力第维护迭代器状态。所以把可迭代对象变成其自身的迭代器是条歧路反设计的。在 Rust 中迭代也遵循着相似的设计Rust 中实现了 Iterator 特性的结构体就被认为是可迭代的。我们可以像 Python 那样使用 for 循环迭代let v1 vec![1, 2, 3, 4, 5];for item in v1 {println!({}, item);}std::iter::Iterator 只要求实现 next 方法即可下面是一个官方文档中的例子// 首先定义一个结构体作为“迭代器”struct Counter {count: usize,}// 实现静态方法 new相当于构造函数// 这个方法不是必须的但可以让我更加方便// 地使用 Counterimpl Counter {fn new() - Counter {Counter { count: 0 }}}// 实现 Iterator 特性impl Iterator for Counter {// 确定迭代器的返回值类型type Item usize;// 只有 next() 是必须实现的方法// Option 也可以写成 Option:itemfn next(mut self) - Option {// 增加计数self.count 1;// 到 5 就返回 :)if self.count 6 {Some(self.count)} else {None}}}let mut counter Counter::new();let x counter.next().unwrap();println!({}, x);let x counter.next().unwrap();println!({}, x);let x counter.next().unwrap();println!({}, x);let x counter.next().unwrap();println!({}, x);let x counter.next().unwrap();println!({}, x);与 for 循环使用时Python 使用 StopIteration 告诉编译是时候定制循环了在 Rust 则是 None所以 next 方法返回值为 Option:item。其实使用 for 循环是一种语法糖let values vec![1, 2, 3, 4, 5];for x in values {println!({}, x);}去掉语法糖后相当于let values vec![1, 2, 3, 4, 5];{let result match IntoIterator::into_iter(values) {mut iter loop {let next;match iter.next() {Some(val) next val,None break,};let x next;let () { println!({}, x); };},};result}编译器会对 values 调用 into_iter 方法获取迭代器接着匹配迭代器一次又一次地调用迭代器的 next 方法直到返回 None这时候终止循环迭代结束。这里又涉及到另一个特性 std::iter::IntoIterator这个特性可以把某些东西变成一个迭代器。IntoInterator 声明如下pub trait IntoIteratorwhere:intoiter as iterator::Item Self::Item,{type Item;type IntoIter: Iterator;fn into_iter(self) - Self::IntoIter;}类比于 Python 中的概念可以做出以下结论实现了 IntoIterator 特性的结构体是一个“可迭代对象”实现了 Iterator 特性的结构体一个“迭代器”for 循环会尝试调用结构的 into_iter 获得一个新的“迭代器”当迭代器返回 None 时提示迭代结束基于以上结论我们可以实现 Python 例子中类似的代码#[derive(Clone)]struct MyData{values: Vec,}struct DataIterator {current: usize,data: Vec,}impl DataIterator {fn new(values: Vec) - DataIterator {DataIterator {current: 0,data: values}}}impl Iterator for DataIterator {type Item i32;fn next(mut self) - Option {if self.current self.data.len() {let ret Some(self.data[self.current]);self.current 1;ret} else {None}}}impl IntoIterator for MyData {type Item i32;type IntoIter DataIterator;fn into_iter(self) - DataIterator {DataIterator::new(self.values)}}fn main() {let data MyData { values: vec![1, 2, 3, 4] };for item in data {println!({}, item);}}总结Rust 不愧是一门多范式的现代编程语言如果你之前对某个语言有相当深入的了解在学习 Rust 是总会有“喔这不是xxx吗”的感觉。虽然之前阅读过 《流畅的Python》但在可迭代对象与迭代器这一章并没有太多影响因为在使用 Python 时真正要我实现迭代接口的场景非常少直到最近学习 Rust在尝试使用 Rust 的 Iterator 特性为我的结构实现与 for 循环交互时被 Iterator 和 IntoInterator 特性高的有些蒙圈。最后是靠着 Python 和 Rust 相互对比弄清迭代器与可迭代对象的区别后才感觉自己真正弄懂了迭代这一重要特性。延申阅读《流畅的Python》 - 第14章可迭代的对象、迭代器和生成器《Rust 编程之道》 6.3 迭代器
