Как создать итератор в python

Итератор

Итератор — это:

• интерфейс, предоставляющий доступ к элементам коллекции (массива или контейнера). Коллекции не должны обязательно существовать в памяти и быть конечными.
• объект, в котором есть два метода: (возвращает сам объект итератора) и (возвращает следующее значение из итератора)

Особенности итератора:

• при запросе каждого следующего значения, итератор знает, как его вычислить
• хранит информацию о текущем состоянии итерируемого объекта, над которым он работает
• почти всегда возвращает себя из метода , так как выступает итераторами для самого себя (есть исключения)
• итератор не должен иметь и часто не имеет определённой длины. Поэтому зачастую не имеет имплементации
• чтобы подсчитать количество элементов в итераторе, приходится делать это вручную или использовать
• когда итератор завершает работу, интерпретатор Python ожидает возбуждения исключения (в случаях работы с бесконечными множествами программист должен позаботиться о выходе из цикла самостоятельно)
• любой итератор является итерируемым объектом

В Python за получение итератора отвечает функция . Она отработает на любом объекте, у которого есть метод или метод (позволяет получать элементы по индексу). можно вызывать с двумя аргументами. Первый аргумент должен быть вызываемым объектом, а второй — неким ограничителем. Итерирование завершается, когда возбуждается исключение ( для метода ) или возвращается значение ограничителя.

О реализации итератора в книге «банды четырех»

Минимальный интерфейс класса состоит из операций , , и . Этот интерфейс можно упростить, объединив операции , и в одну, которая будет переходить к следующему объекту и возвращать его. Если обход завершен, то эта операция вернет специальное значение (например, 0), обозначающее конец итерации. Именно так и реализовано в Python, но вместо специального значения, о конце итерации говорит исключение .

Цикл for…in

Цикл «for…in» предназначен для перебора перечисляемых имён свойств объекта. В JavaScript свойство является перечисляемым, если его внутренний флаг равен .

Свойства объекта, которые не относятся к перечисляемым, в цикле не участвуют.

Например, объект (массив) созданный с использованием функции-конструктора или его литеральной записи имеет не перечисляемые свойства от и , такие как , , и др. Они не будут участвовать в цикле.

JavaScript

Переберём свойства объекта, созданного с помощью литеральной записи:

JavaScript

Кроме этого, следует отметить, что цикл проходит не только по перечисляемых свойствам этого объекта, но и по наследуемым.

JavaScript

Если вам наследуемые свойства не нужно учитывать, то их можно пропустить:

JavaScript

Использование цикла for… in для перебора массива. В массиве свойствами являются числовые индексы.

JavaScript

Цикл for…in проходит по свойствам в произвольном порядке. Поэтому если при переборе массива для вас важен порядок символов, то данный цикл лучше не использовать.

При использовании цикла for…in стоит обратить внимание на то, что если вы к массиву добавили свои пользовательские свойства, то он по ним тоже пройдётся:

JavaScript

Если вам такой сценарий не нужен, то тогда для перебора массивов лучше использовать обычный цикл for.

Использование цикла for…in для перебора символов в строке:

JavaScript

Генераторы

В Python итерируемыми считаются не только коллекции. Еще существуют генераторы. Элементы генератора не хранятся в нем, но создаются по мере необходимости. Для примера возьмем генератор . Вот как он работает:

Здесь генерирует последовательность чисел от до с шагом . Шаг и начальное значение можно опускать, тогда счет будет производиться от нуля и с шагом в единицу.

Цикл итерирует числа. Затем используем функцию , чтобы получить список — эта функция может принять в качестве единственного аргумента итерируемый объект или итератор, элементы которого сложит во вновь созданный список.

При этом функция накапливает значения в список, а — в кортеж.

Отметим, что представляет собой перезапускаемый генератор. Для такого генератора можно создавать сколько угодно итераторов, и для каждого из них значения будут генерироваться заново.

Существуют и не перезапускаемые генераторы. Эти при вызове метода всегда возвращают один и тот же итератор. Поэтому по значениям такого генератора можно пройтись только один раз.

Примером такого генератора является , который мы рассматривали на прошлом уроке. Давайте еще раз взглянем на него:

Вторая попытка проитерировать объект в переменной ничего не дает, потому что генератор уже отработал один проход.

А вот еще один встроенный генератор — . Этот генератор принимает на входе несколько итерируемых объектов или итераторов и поэлементно группирует в кортежи:

Пример демонстрирует два момента:

1. — не перезапускаемый
2. — перестает генерировать кортежи, как только заканчиваются элементы в любом из источников

Выражения-генераторы

Выражения-генераторы — это синтаксис, похожий на синтаксис представления списка (list comprehension), который позволяет нам создать объект-генератор.

Допустим, у нас есть представление-списка, который фильтрует пустые строки из файла и удаляет переход на новую строку в конце :

lines =

1 2 3 4 5

lines= line.rstrip(‘\n’) forline infile(‘esenin-berioza.txt’).readlines() ifline!=’\n’

Мы можем создать генератор вместо списка, превратив квадратные скобки в круглые скобки:

lines = (
line.rstrip(‘\n’)
for line in file(‘esenin-berioza.txt’).readlines()
if line != ‘\n’
)

1 2 3 4 5

lines=( line.rstrip(‘\n’) forline infile(‘esenin-berioza.txt’).readlines() ifline!=’\n’ )

Точно так же, как представление списков (list comprehension) вернуло бы нам список, выражение-генератор вернет нам объект-генератор:

print(type(lines)) # <class ‘generator’>

next_line = next(lines)
print(next_line) # Вывод: ‘Белая береза’

next_line = next(lines)
print(next_line) # Вывод: ‘Под моим окном’

next_line = next(lines)
print(next_line) # Вывод: ‘Принакрылась снегом,’

next_line = next(lines)
print(next_line) # Вывод: ‘Точно серебром.’

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

print(type(lines))# <class ‘generator’> next_line=next(lines) print(next_line)# Вывод: ‘Белая береза’ next_line=next(lines) print(next_line)# Вывод: ‘Под моим окном’ next_line=next(lines) print(next_line)# Вывод: ‘Принакрылась снегом,’ next_line=next(lines) print(next_line)# Вывод: ‘Точно серебром.’

Выражения-генераторы используют более короткий синтаксис кода по сравнению с функциями-генераторами. Однако они не такие мощные.

Вы можете написать свою функцию-генератор в такой форме:

def get_a_generator(some_iterable):
for item in some_iterable:
if some_condition(item):
yield item

1 2 3 4

def get_a_generator(some_iterable) foritem insome_iterable ifsome_condition(item) yield item

Затем вы можете заменить тело функции на выражение-генератор:

def get_a_generator(some_iterable):
return (
item
for item in some_iterable
if some_condition(item)
)

1 2 3 4 5 6

def get_a_generator(some_iterable) return( item foritem insome_iterable ifsome_condition(item) )

Если вы не можете написать свою функцию-генератор в такой форме, то вы не сможете создать выражение-генератор для её замены.

Обратите внимание, что мы изменили используемый пример, потому что мы не можем использовать выражение-генератор для предыдущего примера, который реализует который по сути является вечным циклом

Инструкции break и continue

Внутри тела цикла можно использовать специальные инструкции: и .

Инструкция «break» предназначена для прекращения выполнения текущего цикла. Другими словами, она осуществляет выход и передачу управления инструкции, идущей после этого цикла.

Пример, в котором завершим цикл по перебору элементов массива, если его текущий элемент не будет являться числом:

JavaScript

Инструкция «continue» предназначена для прекращения дальнейшего выполнения кода и перехода к следующей итерации цикла.

Пример, в котором найдём в слове «программирование» символы «а» и «о», и выведем их позиции в консоль:

JavaScript

Метки для break и continue

Метка представляет собой идентификатором с двоеточием, который необходимо указать перед циклом.

JavaScript

Далее после оператора или необходимо указать эту метку:

JavaScript

Вызов приведёт к переходу в конец цикла, перед которым данная метка указана.

Если метка используется с ключевым словом , то в этом случае выполнение этого действия приведёт к немедленному переходу к следующей итерации цикла, перед которым данная метка указана.

В коде с одиночным циклом использование метки не даст никакого результата. Её есть смысл использовать только когда вам нужно выйти сразу из нескольких циклов.

Пример, в котором выйдем сразу из 2 циклов, когда произведение значений переменных-счётчиков даст число большее 10.

JavaScript

Кроме этого, операторы и нельзя использовать в выражениях тернарных операторов.

Протокол итератора в Python

В документации Python итератор определяется как класс, реализующий и . По этому определению итератор также является итерируемым объектом (iterable), поскольку он реализует . Кроме того, можно сказать, что это nextable-объект, поскольку он реализует метод .

Отметим, – это не часто используемый термин, потому что его можно запросто превратить в итератор. Как видите, метод для итераторов легко реализовать. Фактически, в определении итератора явно указано, что должен делать метод:

class MyABCIterator:
    ...
    def __iter__(self):
        return self

Вот и все, метод просто возвращает ссылку на сам итератор. Итак, если вы скопируете этот код в nextable, вы получите итератор. Мы назвали класс , поскольку мы встроим его в итератор, который выполняет итерацию по алфавиту.

Теперь давайте превратим это в итератор, сделав «некстабельным». Метод должен возвращать следующий объект в последовательности. Он также должен вызывать при достижении конца последовательности (т.н. «исчерпание итератора»). То есть, в нашем случае — когда мы дошли до конца алфавита.

Воспользуемся удобной функцией , импортированной из модуля стандартной библиотеки Python. Получаем строку, состоящую из строчных букв английского алфавита.

>>> from string import ascii_lowercase
>>> ascii_lowercase
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'

Хорошо, теперь давайте посмотрим на код нашего класса, а затем мы объясним, как он работает:

from string import ascii_lowercase
class MyABCIterator:
    def __init__(self):
        self.index = 0
    def __next__(self):
        if self.index >= len(ascii_lowercase):
            raise StopIteration()
        char = ascii_lowercase
        self.index +=1
        return char
    def __iter__(self):
        return self

Чтобы знать, какой символ возвращать при каждом вызове , нам понадобится индекс. Поэтому мы добавляем в наш класс, где инициализируем нулем. Далее при каждом вызове мы сначала проверяем, достигли ли мы конца алфавита. Если индекс выходит за пределы строки, мы вызываем , как указано в документации Python. Затем мы извлекаем текущий символ и увеличиваем . В противном случае мы бы начали с вместо . Наконец, мы увеличиваем индекс и возвращаем ранее извлеченный символ.

Теперь давайте попробуем сделать это через цикл :

>>> for char in MyABCIterator():
...    print(char)
a   
b   
c   
d   
e   
...

Мы обрезали вывод, потому что алфавит сейчас не так интересен, не правда ли? Этот итератор, как и следовало ожидать, совершенно бесполезен. Мы могли бы просто перебирать напрямую. Но, надеемся, на этом примере вы лучше разобрались в итераторах.

Последнее замечание по протоколу итераторов

Обратите внимание, как цикл выполняет всю работу по использованию протокола. Он автоматически получает итератор, используя , и многократно перебирает его, используя

Это соответствует всем принципам Python, когда магические методы не используются напрямую, а скорее являются способом подключиться к синтаксису Python или функциям верхнего уровня.

Цикл for в Python

Цикл for программисты используют куда чаще, чем while. Для него мы устанавливаем не условие в чистом виде, а некий массив данных: список, кортеж, строку, словарь, диапазон или любой другой итерируемый объект.

На каждой итерации цикла программа как бы спрашивает: «Остались ли в объекте ещё элементы, по которым я не прошла?»

Допустим, у нас есть список с числами: . Мы можем использовать его вместе с for, чтобы напечатать каждый элемент по отдельности.

Здесь переменная number обновляется при каждом новом витке цикла. Сначала она хранит в себе первый элемент, потом второй, и так — пока список не закончится.

Как и любую другую переменную, мы могли назвать number как угодно. Часто используют буквы i, j и k. Если внутри цикла мы ни разу не обращаемся к этой переменной, то среди питонистов её принято обозначать символом нижнего подчёркивания _.

Функция range()

Когда нужно применить for к числовому промежутку, его можно задать диапазоном. Для этого используют функцию range(). В неё можно передать от одного до трёх аргументов.

Если аргумент один, то сформируется диапазон от нуля до числа, предшествующего значению аргумента.

Если аргумента два, то сформируется диапазон от значения первого аргумента до числа, предшествующего значению второго аргумента.

Если аргумента три, то первые два работают, как в прошлом случае. Третий же означает шаг, с которым числа следуют друг за другом.

Однострочный цикл: генератор списков

Если в теле цикла for выполняется всего одно действие, синтаксис Python позволяет сократить его запись до:

Это синтаксический сахар, который не добавляет новой функциональности, но влияет на внешний вид кода. Так можно легко и быстро генерировать списки.

В такую конструкцию также можно добавить дополнительное условие. Сделаем генератор, который будет выводить только чётные числа. При этом не будем создавать переменную для получившегося списка, а сразу напечатаем его.

Конструкция if i % 2 == 0 означает: «если при делении i на 2 остаток равен 0».

С самой переменной i тоже можно проводить операции. Используем предыдущий генератор, но теперь будем выводить не сами чётные числа, а их квадраты.

Итераторы

Итератор – это объект, предназначенный для обхода контейнера (например, значений в массиве или символов в строке), предоставляя доступ к каждому элементу на этом пути.

Контейнер может предоставлять разные виды итераторов. Например, контейнер массива может предлагать прямой итератор, который проходит через массив в прямом порядке, и обратный итератор, который проходит через массив в обратном порядке.

Как только соответствующий тип итератора создан, программист может затем использовать интерфейс, предоставляемый этим итератором, для обхода и доступа к элементам, не беспокоясь о том, какой вид обхода выполняется, или как данные хранятся в контейнере. И поскольку итераторы C++ обычно используют один и тот же интерфейс для обхода ( для перехода к следующему элементу) и доступа ( для доступа к текущему элементу), мы можем выполнять итерацию по большому количеству различных типов контейнеров, используя совместимый метод.

Эпилог

Итеративный принцип пригодится в создании нового продукта, когда компания чувствует себя первопроходцем. Если нет понятного чёткого плана, поэтапный путь к цели поможет преодолеть трудности

В целом, итерации позволяют компаниям сохранять конкурентные преимущества, адаптироваться к изменяющейся среде и улучшать свои показатели, что существенно важно для  успеха бизнеса

Итеративный подход можно применить во всех направлениях работы компании, которые поддаются развитию, – в управлении, маркетинге, наборе и повышении квалификации сотрудников, контроле качества, создании проектов.

Также читайте: Как матрица RACI помогает уложиться в сроки проекта и распределить задачи

Итерируемые объекты

Итерируемый объект – это объект, который можно проитерировать, т.е. пройтись по элементам объекта в цикле. Например, итерируемым объектом может быть список или кортеж. В Python, чтобы объект был итерируемым, он должен реализовывать метод . Этот метод-болванка принимает в качестве входных данных только экземпляр объекта — — и должен возвращать объект-итератор. Вы можете использовать встроенную функцию , чтобы получить итератор итерируемого объекта.

Обратите внимание, что итерируемый объект не обязательно является итератором. Поскольку на самом деле сам по себе он не выполняет итерацию

У вас может быть отдельный объект-итератор, который возвращается из итерируемого класса, а не класс, обрабатывающий свою собственную итерацию. Но об этом позже.

Недействительность итератора (висячие итераторы)

Подобно указателям и ссылкам, итераторы могут оставаться «висячими», если перебираемые по адресу элементы изменились, или были уничтожены. Когда это происходит, мы говорим, что итератор недействителен. Доступ к недействительному итератору приводит к неопределенному поведению.

Некоторые операции, которые изменяют контейнеры (например, добавление элемента в ), могут иметь побочный эффект, заставляя элементы в контейнере изменять адреса. Когда это происходит, существующие итераторы для этих элементов станут недействительными. Хорошая справочная документация C++ должна указывать, какие операции с контейнером могут или сделают итераторы недействительными. В качестве примера смотрите .

Вот пример этого:

Что такое итератор?

Сначала давайте быстро разберемся, что такое итератор. Для более подробного объяснения посмотрите видео «Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()» от автора selfedu.

Итерабельный объект представляет собой объект, элементы которого можно перебирать в цикле или иными доступными способами о которых мы поговорим ниже.

Итератор — это объект, который выполняет фактическую итерацию.

Вы можете создать итератор из любого итерабельного объекта, вызвав встроенную функцию :

favorite_numbers =
data = iter(favorite_numbers)

1 2	favorite_numbers=6,57,4,7,68,95 data=iter(favorite_numbers)

Вы можете использовать встроенную функцию для итератора, чтобы получить следующий элемент из него (если элементов больше нет, то вы получите исключение ).

favorite_numbers =
my_iterator = iter(favorite_numbers)

print(next(my_iterator)) # Результат: 6
print(next(my_iterator)) # Результат: 57

1 2 3 4 5

favorite_numbers=6,57,4,7,68,95 my_iterator=iter(favorite_numbers) print(next(my_iterator))# Результат: 6 print(next(my_iterator))# Результат: 57

Есть еще одно правило об итераторах, которое делает все намного интереснее: итераторы также являются итераторабельными объектами, а их итератор — это они сами.

Подготовка данных

Из всех этапов анализа подготовка данных кажется наименее проблемным шагом, но на самом деле требует наибольшего количества ресурсов и времени для завершения. Данные часто собираются из разных источников, каждый из которых может предлагать их в собственном виде или формате. Их нужно подготовить для процесса анализа.

Подготовка данных включает такие процессы:

• получение,
• очистка,
• нормализация,
• превращение в оптимизированный набор данных.

Обычно это табличная форма, которая идеально подходит для этих методов, что были запланированы на этапе проектировки.

Многие проблемы могут возникнуть при появлении недействительных, двусмысленных или недостающих значений, повторении полей или данных, несоответствующих допустимому интервалу.

Протокол итерации

Протокол итерации — один из самых важных протоколов в Python. Ведь именно он позволяет циклу работать с самыми разными коллекциями единообразно.

В чем же заключается этот протокол? Протокол требует от объекта быть итерируемым — то есть иметь специальный метод .

Если у итерируемого объекта вызвать метод , то метод должен вернуть новый специальный объект — так называемый итератор. В свою очередь, итератор должен иметь метод .

Звучит сложно, но давайте рассмотрим живой пример — итерирование списка. Список — итерируемый, поэтому нам подходит. Итак, создадим список и итератор для него:

Мы вызвали для списка функцию , но на самом деле эта функция просто вызывает у списка соответствующий метод .

Это сделано для удобства чтения кода, ведь читать имена вроде не очень удобно. Некоторые другие функции делают что-то подобное, например функция .

Большинство специальных методов с похожими именами вызывается внутри каких-то языковых конструкций и не предназначено для вызова напрямую.

Теперь у нас есть итератор . Попробуем вызвать у него метод как напрямую, так и с помощью более удобной функции :

Как мы видим, при каждом вызове метод возвращает очередной элемент исходного списка. Между вызовами он помнит свою позицию в списке. Так итератор выполняет роль курсора в вашем редакторе текста: если нажимать стрелки, то курсор перемещается и указывает на новое место в тексте. Только итератор — это курсор, умеющий перемещаться только в одну сторону.

Но что же произойдет, когда элементы в списке кончатся? Проверим:

Когда итератор достиг конца исходного списка, последующий вызов привел к специальной ошибке . Только в этом случае это не ошибка, ведь все когда-нибудь заканчивается.

StopIteration — это исключение. Об исключениях мы поговорим позже. А пока нужно лишь знать, что те средства языка, которые работают на основе протокола итерации, умеют реагировать на это конкретное исключение. Например, цикл молча завершает работу.

Теперь вы уже можете представить, как на самом деле работает цикл . Он получает у итерируемого объекта новый итератор. Затем вызывает у итератора метод до тех пор, пока не будет выброшено исключение .

Для чего нужны итерации

В разработке часто встречаются задачи, когда одно и то же действие нужно повторить несколько раз: вывести сообщение, получить или записать данные, отправить запрос и так далее. Делать это вручную неудобно и нарушает важный принцип программирования – DRY, don’t repeat yourself, или «не повторяйся». Вместо разработчика действие повторяет цикл – совершает нужное количество итераций.

В более узком смысле итерации помогают контролировать выполнение программы.

• Например, если сказать циклу «выполнись 10 раз», то он выполнится ровно столько раз – в этом можно быть уверенным.
• И наоборот: если мы сами не знаем, сколько итераций нужно, цикл будет проверять условие для завершения на каждой из них. Когда заданное разработчиком условие выполнится – он закончится. Так что считать итерации вручную не понадобится.

Поэтому итерации и циклы в целом – одно из базовых понятий в программировании. Они есть практически во всех популярных языках: Java, JavaScript, PHP, Python, C++ и так далее.

Заключение

Давайте подведем итоги! Во-первых, теперь вы знаете, что все циклы в Python используют итераторы! Кроме того, как мы увидели, итераторы в Python позволяют нам отделить код, выполняющий итерацию, от кода, работающего с каждым элементом. Мы также надеемся, что вы узнали немного больше о том, как работают итераторы в Python и что такое протокол итератора.

Последний вывод, к которому мы пришли, немного более абстрактный и не связан конкретно с итераторами или даже с Python. Может показаться, что код работает хорошо, пока вы не наткнетесь на случай, когда он сломается. Просто попробовав комбинацию iterable + nextable в цикле , мы бы не обнаружили, что код ломается при передаче итератора.

На этом пока все, и мы надеемся, вам понравился более глубокий взгляд на протокол итераторов в Python!

Успехов в написании кода!

Перевод статьи «Exploring Python: Using and Abusing the Iterator Protocol».

Выводы о работе итерации

В процессе работы итерации были изучены основные понятия и принципы итерации. Было выяснено, что итерация представляет собой повторяющийся процесс, в рамках которого выполняется один и тот же набор действий несколько раз. Это мощный инструмент, который помогает автоматизировать повторяющиеся задачи и упростить код программы.

Важным понятием в итерации является условие выхода из цикла. Оно позволяет организовать остановку итерации, когда достигнута определенная цель или выполнено определенное условие. Условие может быть задано как на основе счетчика итерации, так и на основе значений переменных или других условий в программе.

При разработке программ с использованием итерации рекомендуется учитывать эффективность работы цикла. Это означает, что необходимо минимизировать количество итераций, а также использовать эффективные алгоритмы и методы оптимизации. Неэффективный цикл может снижать производительность программы и затруднять ее выполнение.

Итерация может быть организована с использованием различных видов циклов, таких как цикл while, цикл for и цикл do-while. Каждый из них имеет свои особенности и подходит для определенных задач. Необходимо выбирать наиболее подходящий тип цикла в зависимости от конкретной задачи и условий ее решения.

Отдельно стоит отметить, что итерация может быть использована не только в программировании, но и в других областях деятельности, где требуется повторение одной и той же операции несколько раз. Итерация помогает автоматизировать процессы и сократить трудозатраты.

В целом, итерация является одним из основных инструментов программирования, который позволяет повысить эффективность и упростить разработку программ. Понимание принципов и особенностей работы итерации позволяет более эффективно использовать ее в своей работе и достигать нужных результатов.