Python绝技：运用Python成为顶级黑客 pdf原版
自定义可迭代的类
列表可以获取列表的长度，然后使用变量i对列表索引进行循环，也可以获取集合的所有元素，且容易理解。没错，使用列表的代码是容易理解，也很好操作，但这是要付出代价的。列表之所以可以用索引来快速定位其中的任何一个元素，是因为列表是一下子将所有的数据都装载在内存中，而且是一块连续的内存空间。当数据量比较小时，实现比较容易；当数据量非常大时，会非常消耗内存资源。而迭代就不同，迭代是读取多少元素，就将多少元素装载到内存中，不读取就不装载。这有点像处理XML的两种方式：DOM和SAX。DOM是一下子将所有的XML数据都装载到内存中，所以可以快速定位任何一个元素，但代价是消耗内存；而SAX是顺序读取XML文档，没读到的XML文档内容是不会装载到内存中的，所以SAX比较节省内存，但只能从前向后的顺序读取XML文档的内容。
如果在一个类中定义__iter__方法，那么这个类的实例就是一个迭代器。 __iter__方法需要返回一个迭代器，所以就返回对象本身即可(也就是self)。当对象每迭代一次时，就会调用迭代器中的另外一个特殊成员方法__next__ 。该方法需要返回当前迭代的结果。下面先看一个简单的例子，在这个例子中，通过自定义迭代器对由星号*组成的直三角形的每一行进行迭代，然后通过for循环进行迭代，输出一定行数的直角三角形。
# 可无限迭代直角三角形的行
class righttriangle:
def __init__(self):
# 定义一个变量n，表示当前的行数
self.n = 1
def __next__(self):
# 通过字符串的乘法获取直接三角形每一行的字符串，每一行字符串的长度是2 * n -1
result = '*' * (2 * self.n - 1)
# 行数加1
self.n += 1
return result
# 该方法必须返回一个迭代器
def __iter__(self):
return self
rt = righttriangle()
# 对迭代器进行迭代
for e in rt:
# 限制输出行的长度不能大于20，否则将会无限输出行
if len(e) > 20:
break
print(e)
输出结果：
* *** ***** ******* ********* *********** ************* *************** ***************** *******************
[例10.10] 现在来看一个更有意思的例子，在这个例子中定义了一个迭代器类(Fibonacci)，用于无限制迭代斐波那契数列。
# 可以无限制迭代斐波那契数列
class Fibonacci:
# 在构造方法中定义两个变量a和b，用来表示斐波那契数列的最开始的两个值
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1
def __next__(self):
# self.a就是当前要迭代的值
result = self.a
# 计算斐波那契数列的下一个值，并将a变成原来的b，将b变成下一个值
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
# 返回当前迭代的值
return result
# 该方法必须返回一个迭代器
def __iter__(self):
return self
fibs = Fibonacci()
# 对斐波那契数列进行迭代
for fib in fibs:
print(fib,end = ' ')
# 迭代的值不能超过500
if fib > 500:
break
输出结果：
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持谷谷点程序。
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