Python Academy · leksjon

Iteratorprotokollen

Forstå __iter__ og __next__

Leksjon 1 av 413 trinn

Iteratorprotokollen er en gratis leksjon i Python Academy på CoddyKit. Dette er leksjon 1 av 4. Du kan lese hele leksjonen gratis nedenfor – og deretter øve praktisk i nettleseren med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i Python Academy, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i Python Academy inneholder totalt 4 leksjoner.

Hva er iterasjon?

Hver gang De skriver en for-løkke over en liste, streng eller dict, bruker Python iteratorprotokollen iterator protocol i bakgrunnen.

Et objekt De kan gå gjennom med en løkke, kalles en iterable. Det som faktisk produserer verdier én om gangen, kalles en iterator.

for ch in 'abc':
    print(ch)

iter() og next()

To innebygde funksjoner driver iterasjon:

iter(obj) ber en iterable om iteratoren sin.
next(it) ber iteratoren om den neste verdien.

Når det ikke finnes flere verdier, utløser next() StopIteration.

it = iter([10, 20, 30])
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))

StopIteration

Hvis De kaller next() én gang for mye, utløses StopIteration. En for-løkke fanger dette automatisk og avsluttes på en ryddig måte.

it = iter([1])
print(next(it))
try:
    next(it)
except StopIteration:
    print('No more items')

De to dunder-metodene

For å lage Deres egen iterator implementerer De to metoder:

__iter__ returnerer selve iteratorobjektet.
__next__ returnerer den neste verdien eller utløser StopIteration.

class Count:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.i >= self.n:
            raise StopIteration
        self.i += 1
        return self.i

for x in Count(3):
    print(x)

Iterable kontra iterator

En iterable trenger bare __iter__. En iterator trenger både __iter__ og __next__.

Lister er iterable, men ikke iteratorer: Hvert kall til iter() gir en ny iterator.

nums = [1, 2, 3]
print(iter(nums) is iter(nums))
it = iter(nums)
print(it is iter(it))

Iteratorer tømmes én gang

En iterator kan bare brukes opp én gang. Når De har nådd slutten, forblir den tom. Opprett en ny iterator for å gå gjennom verdiene på nytt.

it = iter([1, 2])
print(list(it))
print(list(it))

En range-lignende iterator

La oss bygge en egendefinert iterator som oppfører seg som en enkel teller. Legg merke til at tilstanden ligger i instansen.

class EvenUpTo:
    def __init__(self, limit):
        self.cur = 0
        self.limit = limit
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.cur > self.limit:
            raise StopIteration
        value = self.cur
        self.cur += 2
        return value

print(list(EvenUpTo(8)))

Skille mellom iterable og iterator

Et ryddigere design holder beholderen og iteratoren adskilt, slik at beholderen kan gjennomløpes flere ganger.

class Bag:
    def __init__(self, items):
        self.items = items
    def __iter__(self):
        return BagIterator(self.items)

class BagIterator:
    def __init__(self, items):
        self.items = items
        self.i = 0
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.i >= len(self.items):
            raise StopIteration
        v = self.items[self.i]
        self.i += 1
        return v

b = Bag(['x', 'y'])
print(list(b))
print(list(b))

Bruke next() med en standardverdi

next(it, default) returnerer standardverdien i stedet for å utløse StopIteration når iteratoren er tom. Det er praktisk for trygg forhåndsvisning.

it = iter([42])
print(next(it, 'done'))
print(next(it, 'done'))

Iteratorer er minnevennlige

Iteratorer leverer ett element om gangen, så de trenger ikke å holde hele sekvensen i minnet. Derfor kan de brukes med svært store eller til og med uendelige datastrømmer.

class Naturals:
    def __init__(self):
        self.n = 0
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        self.n += 1
        return self.n

it = iter(Naturals())
print(next(it), next(it), next(it))

Innebygde funksjoner som forbruker iteratorer

Mange innebygde funksjoner godtar alle iteratorer: sum, max, min, sorted, list og tuple. De henter verdier til StopIteration oppstår.

class Count:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.i >= self.n:
            raise StopIteration
        self.i += 1
        return self.i

print(sum(Count(5)))
print(max(Count(5)))

Hurtigsjekk

Test forståelsen Deres av iteratorprotokollen.

Besvar den i den interaktive leksjonen

Oppsummering

De har lært iteratorprotokollen:

iter() henter en iterator, og next() henter verdier.
StopIteration signaliserer slutten, og for håndterer dette.
Egendefinerte iteratorer implementerer __iter__ og __next__.
Iteratorer kan bare brukes én gang og bruker lite minne.

Deretter skal De la Python skrive iteratorer for Dem ved hjelp av yield.

Gratis å komme i gang

Lær deg Python med en AI-veileder – gratis

Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.

Kurs: 76
Leksjoner: 320

Start læringen gratis Se hele kurset

Ofte stilte spørsmål

Er leksjonen «Iteratorprotokollen» gratis?

Ja – hele teksten i «Iteratorprotokollen» er gratis å lese her på nettet. For å øve interaktivt med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og for å låse opp resten av Python Academy-kurset, kan du oppgradere til CoddyKit PRO. Kurset i Python Academy inneholder totalt 4 leksjoner.

Hva lærer jeg i «Iteratorprotokollen»?

Forstå __iter__ og __next__ Du øver på Python Academy med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.

Trenger jeg erfaring for å begynne med Python Academy?

Ingen tidligere erfaring er nødvendig. Python Academy på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 1 av 4.

Hvor lang tid tar leksjonen «Iteratorprotokollen»?

De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.

Kan jeg skrive og kjøre kode i denne Python Academy-leksjonen?

Ja. Alle Python Academy-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.

Alle leksjonene i dette kurset

← Tilbake til Python Academy