怎么實現Python中的迭代器

怎么實現Python中的迭代器？相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

問題是在Python中進行循環的時候產生的，熟悉Python的都知道，它沒有類似其它語言中的for循環, 只能通過for in的方式進行循環遍歷。

最典型的應用就是通過range函數產生一個列表，然后用for in進行操作，如下:

代碼如下:

#!/usr/bin/env python
for i in range(10):
print i

代碼的意義很好理解，range會產生一個列表，用for in最這個列表進行遍歷，就有和類似for

代碼如下:

測試代碼 占用內存
range(100) 2.0MB
range(10000) 2.2MB
range(100000) 3.8MB
range(1000000) 19.5MB
range(10000000) 168.5MB
range(100000000) 1465.8MB

可以看到，隨著基數的加大，占用內存呈幾何倍數增加，顯然在進行大循環操作的時候，要避免使用range。

為了解決上述問題，python提供了另外一個函數xrange，這個函數和range非常相似，但是占用內存比range會小很多，相關的說明可以查看這里，經過測試，用xrange產生的對象，不管參數是多少，占用內存幾乎都沒有變化。問題又來了，xrange內部是如何實現的，為什么和range性能相差這么大？為了驗證我的猜想，先嘗試用python實現類似xrange的函數zrange:

代碼如下:

#!/usr/bin/env python
class zrange(object):
def __init__(self,stop):
self.__pointer=0
self.stop=stop
def __iter__(self): 
return self 
def next(self): #python3.0中，改用__next__
if self.__pointer >= self.stop:
raise StopIteration
else:
self.__pointer = self.__pointer + 1
return self.__pointer-1
test = zrange(10000000)
for i in test:
print i

運行的結果和xrange一樣, 對zrange進行內存占用測試，發現和xrange一樣，參數的大小對內存占用幾乎沒有影響。那么它和range的區別在哪里呢？

前面說到，range產生的是一個列表，而無論是自定義的zrange還是系統內置的xrange產生的都是一個對象，像xrange或者zrange產生的對象，就叫做可迭代對象, 它給外部提供了一種遍歷其內部元素，而不用關心其內部實現的方法。上面zrange的實現中, 最關鍵的實現是建立了一個內部指針__pointer, 它記錄當前的訪問的位置, 下次的訪問就可以通過指針的狀態進行相應的操作。

Python或者其它語言中，還有很多類似通過迭代的方式訪問對象內容的，如讀取一個文件中的內容:

代碼如下:

#!/usr/bin/env python
f = open('zrange.py','r')
while True:
line = f.readline()
if not line:
break
print line.strip()
f.close()

大家都知道用readline要比reandlines節省資源，其實readline和readlines就類似于xrange和range，一個是通過指針記錄當前位置，下次訪問把指針往前移動一個單位，另外一個是直接把所有內容存放到內存當中。文件操作函數中，還可以通過seek手動的調整指針的位置，從而達到跳過或者重復讀取某些內容的目的。

可以說，迭代器的實現中，其內部指針是節省資源，讓迭代正常運行的關鍵。

看完上述內容，你們掌握怎么實現Python中的迭代器的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！