Python für Schleifen- und Iteratorverhalten

Dein Verdacht ist richtig: der iterator ist verbraucht worden.

In der Aktualität, Ihre iterator ist ein generator, das ist ein Objekt, das die Fähigkeit hat, zu Durchlaufen nur einmal.

type((i for i in range(5))) # says it's type generator 

def another_generator():
    yield 1 # the yield expression makes it a generator, not a function

type(another_generator()) # also a generator

Der Grund, warum Sie effizient sind, hat nichts mit dir zu sagen, was ist weiter "als Verweis." Sie sind effizient, weil Sie nur erzeugen, das nächste Element auf Anfrage; alle Elemente generiert werden und nicht auf einmal. In der Tat, können Sie eine unendliche generator:

def my_gen():
    while True:
        yield 1 # again: yield means it is a generator, not a function

for _ in my_gen(): print(_) # hit ctl+c to stop this infinite loop!

Einige andere Korrekturen zu verbessern Ihr Verständnis:

• Der generator ist nicht ein Zeiger, und verhält sich nicht wie ein Zeiger, wie Sie vielleicht vertraut sein mit in anderen Sprachen.
• Einer der Unterschiede zu anderen Sprachen: wie oben schon gesagt, jedes Ergebnis der generator erzeugt on-the-fly. Das nächste Ergebnis wird nicht produziert, bis es angefordert wird.
• Die keyword-Kombination for in Annahme eines wiederholenden Objekt, als zweites argument.
• Die wiederholenden Objekt kann ein generator, wie in Ihrem Beispiel-Fall, aber es können auch alle anderen wiederholenden Objekt, wie ein list oder dict oder eine str Objekt (string), oder ein Benutzer-definierter Typ, der die erforderliche Funktionalität bereitstellt.
• Die iter - Funktion auf das Objekt angewendet wird, um ein iterator (übrigens: nicht verwenden iter als Variablennamen in Python, wie Sie getan haben - es ist eines der Stichworte). Eigentlich, um genauer zu sein, die das Objekt __iter__ Methode aufgerufen wird (dies ist zum größten Teil, alle iter Funktion ohnehin tut; __iter__ ist ein Python-die sogenannten "magic methods").
• , Ob der Aufruf __iter__ erfolgreich ist, wird die Funktion next() angewendet wird, um die wiederholenden Objekt immer und immer wieder in einer Schleife, und die erste variable geliefert for in zugeordnet ist, das Ergebnis der next() Funktion. (Sie erinnern sich: die wiederholenden Objekt könnte ein generator oder ein container-Objekt iterator, oder jede andere wiederholenden Objekt.) Eigentlich, um genauer zu sein: es ruft der iterator-Objekt __neben__ Methode, eine weitere "Magische Methode" verwendet wird.
• Die for Schleife endet, wenn next() wirft die StopIteration Ausnahme (die in der Regel passiert, wenn die iterierbar nicht ein anderes Objekt, um nachzugeben, wenn next() genannt wird).

Können Sie "von Hand" implementieren einer for - Schleife in python-dieser Weg (wahrscheinlich nicht perfekt, aber nahe genug):

try:
    temp = iterable.__iter__()
except AttributeError():
    raise TypeError("'{}' object is not iterable".format(type(iterable).__name__))
else:
    while True:
        try:
            _ = temp.__next__()
        except StopIteration:
            break
        except AttributeError:
            raise TypeError("iter() returned non-iterator of type '{}'".format(type(temp).__name__))
        # this is the "body" of the for loop
        continue

Gibt es so ziemlich keinen Unterschied zwischen oben und deinen Beispiel-code.

Eigentlich der interessantere Teil eines for - Schleife nicht die for, aber die in. Mit in selbst erzeugt einen anderen Effekt als for in, aber es ist sehr nützlich, um zu verstehen, was in hat mit seinen Argumenten, da for in implementiert sehr ähnlich Verhalten.

• Wenn allein verwendet, die in Schlagwort ruft zuerst das Objekt __enthält__ Methode, das ist noch eine weitere "Magische Methode" verwendet wird (beachten Sie, dass dieser Schritt übersprungen wird, wenn mit for in). Mit in von selbst auf einen container, die Sie tun können, Dinge wie diese:

  1 in [1, 2, 3] # True
  'He' in 'Hello' # True
  3 in range(10) # True
  'eH' in 'Hello'[::-1] # True

• Wenn die wiederholenden Objekt ist NICHT in einem container (d.h. es muss nicht ein __contains__ - Methode) in weiter versucht, rufen Sie das Objekt __iter__ Methode. Wie vorher gesagt: die __iter__ - Methode gibt zurück, was man in Python als iterator. Im Prinzip ist ein iterator ist ein Objekt, das Sie verwenden können, die eingebaute generische Funktion next() auf¹. Ein generator ist nur eine Art von iterator.

• , Ob der Aufruf __iter__ erfolgreich ist, die in Schlüsselwort gilt die Funktion next() der wiederholenden Objekt, über und über wieder. (Sie erinnern sich: die wiederholenden Objekt könnte ein generator oder ein container-Objekt iterator, oder jede andere wiederholenden Objekt.) Eigentlich, um genauer zu sein: es ruft der iterator-Objekt __neben__ - Methode).
• , Wenn das Objekt nicht __iter__ Methode gibt ein iterator in fällt dann zurück auf die alten Stil-iteration-Protokoll über das Objekt __getitem__ Methode².
• , Wenn alle oben genannten versuche erfolglos, erhalten Sie eine TypeError Ausnahme.

Wenn Sie möchten, erstellen Sie Ihre eigenen Objekttyp zu Durchlaufen (ich.e, die Sie verwenden können for in oder nur in auf Sie), ist es nützlich zu wissen über die yield Schlüsselwort, das verwendet wird, in Generatoren (wie oben erwähnt).

class MyIterable():
    def __iter__(self):
        yield 1

m = MyIterable()
for _ in m: print(_) # 1
1 in m # True    

Anwesenheit von yield schaltet eine Funktion oder Methode in einem generator statt einer regulären Funktion/Methode. Sie brauchen nicht die __next__ Methode, wenn Sie mit einem generator (es bringt __next__ zusammen mit automatisch).

Wenn Sie möchten, erstellen Sie Ihre eigenen container-Objekt Typ (ich.e, die Sie verwenden können in auf es sich von selbst, aber NICHT for in), Sie brauchen nur die __contains__ Methode.

class MyUselessContainer():
    def __contains__(self, obj):
        return True

m = MyUselessContainer()
1 in m # True
'Foo' in m # True
TypeError in m # True
None in m # True

¹ Beachten Sie, dass, werden ein iterator ist ein Objekt implementieren muss,das iterator-Protokoll. Dies bedeutet nur, dass sowohl die __next__ und __iter__ Methoden müssen richtig umgesetzt (Generatoren kommen mit dieser Funktionalität "for free", so dass Sie nicht brauchen, um über es, wenn mit Ihnen). Beachten Sie auch, dass die ___next__ Methode ist tatsächlich next (ohne Unterstriche) in Python 2.

² Siehe diese Antwort für die verschiedenen Möglichkeiten zum erstellen von wiederholenden Klassen.

InformationsquelleAutor der Antwort Rick Teachey

Es ist eine iterator-Protokoll von python, die definiert, wie die for - Anweisung verhält sich mit Listen und dicts, und andere Dinge, die durchgeschliffen werden können über.

Ist es in der python-docs hier und hier.

Den Weg der iterator-Protokoll arbeitet in der Regel in form eines python-generator. Wir yield einen Wert, solange wir einen Wert haben, bis wir das Ende erreichen und dann heben wir StopIteration

Also schreiben wir unseren eigenen iterator:

def my_iter():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    raise StopIteration()

for i in my_iter():
    print i

Ist das Ergebnis:

1
2
3

Ein paar Dinge zu beachten. Die my_iter ist eine Funktion. my_iter() gibt einen iterator.

Wenn ich geschrieben hatte, mit iterator wie dieses, statt:

j = my_iter()    #j is the iterator that my_iter() returns
for i in j:
    print i  #this loop runs until the iterator is exhausted

for i in j:
    print i  #the iterator is exhausted so we never reach this line

Und das Ergebnis ist das gleiche wie oben. Der iter ist erschöpft von der Zeit treten wir in die zweite for-Schleife.

Aber das ist eher simpel, was über das etwas komplizierter? Vielleicht war in einer Schleife, warum nicht?

def capital_iter(name):
    for x in name:
        yield x.upper()
    raise StopIteration()

for y in capital_iter('bobert'):
    print y

Und wenn es läuft, benutzen wir den iterator auf den string-Typ ist (das ist in iter). Dies wiederum ermöglicht es uns, führen Sie eine for-Schleife, und Ertrag die Ergebnisse, bis wir fertig sind.

B
O
B
E
R
T

So jetzt stellt sich die Frage, was passiert zwischen den Renditen in der "iterator"?

j = capital_iter("bobert")
print i.next()
print i.next()
print i.next()

print("Hey there!")

print i.next()
print i.next()
print i.next()

print i.next()  #Raises StopIteration

Ist die Antwort, die Funktion wird angehalten auf den Ertrag warten auf den nächsten Aufruf von next().

B
O
B
Hey There!
E
R
T
Traceback (most recent call last):
  File "", line 13, in 
    StopIteration

InformationsquelleAutor der Antwort MadMan2064

Konzept 1

Alle Generatoren sind Iteratoren, sondern alle Iteratoren sind nicht generator

Konzept 2

Ein iterator ist ein Objekt mit einem der nächsten (Python 2) oder nächsten (Python 3)
Methode.

Konzept 3

Zitat aus wiki
Generatoren Generatoren
Funktionen können Sie deklarieren eine Funktion, die verhält sich wie ein
iterator, d.h. es kann verwendet werden in einer for-Schleife.

In Ihrem Fall

>>> it = (i for i in range(5))
>>> type(it)
<type 'generator'>
>>> callable(getattr(it, 'iter', None))
False
>>> callable(getattr(it, 'next', None))
True

InformationsquelleAutor der Antwort Abhijit