说明
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Python 对于容器类型数据支持逐个进行迭代处理,迭代会对所有元素按照一个逻辑进行计算操作。因此在 Python 所有数据范围内就存在类型是否是可迭代的话题。为了高效完成迭代操作,Python 专门设计了迭代器类型,这类数据专门用来迭代操作。最后,为了高效快捷创建一个迭代器类型,Python 又有一个生成器类型成生成一个可迭代对象。
迭代(iteration)是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了接近并到达所需的目标或结果。每一次对过程的重复被称为一次“迭代”,而每一次迭代得到的结果可能会被用来作为下一次迭代的初始值。
比如将购买的散装鸡蛋放进冰箱时,我们打开冰箱门后,一个一个地将其从篮子里拿出摆放到冰箱,每次 捡拾->搁放 就是一次迭代,这个过程不断重复,走到篮子里的鸡蛋全部放进冰箱。
在计算机科学中,迭代是程序中对一组指令(或一定步骤)的重复,是按照某种顺序逐个访问列表中的每一项。
在编程中,还有一个类似的概念叫 递归(Recursion),我们可以放在一起进行理解。
在函数内部,调用函数自身的编程技巧称为递归( recursion)。递归函数结构清晰,很直观的理解计算过程,但也有严重缺点:相对于普通循环而言,递归运行效率较低,经过很多冗余的计算,递归会消耗大量的调用堆栈。
迭代和递归都是一个事情多次重复下去,解决问题,不过思路不一样。
例子:
在 Python 中,我们可以用多种方式来进行迭代操作。最常见的是使用 for 循环来遍历这个 list 或 tuple 等数据。
for 语句 是最简便的迭代方法:
for i in ['a', 'b', 'c']:
print(i)
'''
a
b
c
'''
如果要让元素在迭代时有下标,可以使用内置函数 enumerate(),它会将索引与每个元素形成一个元组对。
Python 的内置函数 next() 从迭代器返回下一项。如果给定了默认值,并且迭代器已耗尽,则返回它,而不是引发 StopIteration 错误。我们在使用 next() 前一定要确保操作的对象是一个 迭代器,如果不是可以用内置函数 iter() 转为一个迭代器。
lst = ['a', 'b', 'c']
iter(lst)
# <list_iterator at 0x7f8482698250>
it = iter(lst)
next(it) # 'a'
next(it) # 'b'
next(it) # 'c'
next(it)
# StopIteration:
列表推导式、字典推导式,都可以完成类似迭代的操作,我们可以将数据转为一个列表和字典:
foo = 'abc'
[i for i in foo]
# ['a', 'b', 'c']
{i:0 for i in foo}
# {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0}
当然,上边的过程可以附带操作或者调用函数。
[print(f'哎呀!迭代{i}了') for i in foo]
'''
哎呀!迭代a了
哎呀!迭代b了
哎呀!迭代c了
[None, None, None]
'''
不过不建议这么操作。
可以使用 while 对可迭代对象转成的迭代器进行 next() 下一个项的操作,直到迭代完所有项,、抛出 StopIteration 错误。
iterable = ['a', 'b', 'c']
iter_obj = iter(iterable)
# infinite loop
while True:
try:
# get the next item
element = next(iter_obj)
print(element)
except StopIteration:
# if StopIteration is raised, break from loop
break
'''
a
b
c
'''
更新时间:2024-02-06 23:42:01 标签:python 迭代