Python Academy · Lekcja

Protokół iteratora

Poznaj __iter__ i __next__

Protokół iteratora to bezpłatna lekcja Python Academy na CoddyKit. To lekcja 1 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Python Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Python Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Czym jest iteracja?

Za każdym razem, gdy używa się pętli for dla listy, napisu lub słownika, Python korzysta w tle z protokołu iteratora.

Obiekt, po którym można iterować, jest nazywany obiektem iterowalnym. Element, który faktycznie dostarcza wartości pojedynczo, jest nazywany iteratorem.

for ch in 'abc':
    print(ch)

iter() i next()

Iteracją sterują dwie funkcje wbudowane:

iter(obj) prosi obiekt iterowalny o jego iterator;
next(it) prosi iterator o następną wartość.

Gdy nie ma już żadnych wartości, next() zgłasza wyjątek StopIteration.

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

StopIteration

Jedno wywołanie next() za dużo powoduje zgłoszenie wyjątku StopIteration. Pętla for automatycznie go przechwytuje i poprawnie się kończy.

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

Dwie metody dunder

Aby utworzyć własny iterator, należy zaimplementować dwie metody:

__iter__ zwraca sam obiekt iteratora;
__next__ zwraca następną wartość lub zgłasza wyjątek 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)

Obiekt iterowalny a iterator

Obiekt iterowalny potrzebuje tylko __iter__. Iterator potrzebuje zarówno __iter__, jak i __next__.

Listy są obiektami iterowalnymi, ale nie iteratorami: każde wywołanie iter() zwraca nowy iterator.

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

Iterator można wyczerpać tylko raz

Iterator można wykorzystać tylko raz. Po dotarciu do końca pozostaje pusty. Aby iterować ponownie, należy utworzyć nowy iterator.

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

Iterator podobny do range

Utwórzmy własny iterator działający jak prosty licznik. Zwróćmy uwagę, że stan jest przechowywany w instancji.

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)))

Rozdzielanie obiektu iterowalnego i iteratora

Przejrzystszy projekt rozdziela kontener i iterator, dzięki czemu po kontenerze można iterować wiele razy.

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))

Używanie next() z wartością domyślną

next(it, default) zwraca wartość domyślną zamiast zgłaszać StopIteration, gdy iterator jest pusty. To przydatne podczas bezpiecznego sprawdzania następnej wartości.

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

Iteratory oszczędzają pamięć

Iteratory zwracają po jednym elemencie naraz, więc nie muszą przechowywać w pamięci całej sekwencji. Dzięki temu można ich używać z ogromnymi, a nawet nieskończonymi strumieniami.

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))

Wbudowane funkcje zużywające iteratory

Wiele wbudowanych funkcji akceptuje dowolny iterator: sum, max, min, sorted, list, tuple. Pobierają wartości aż do wystąpienia 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

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

Szybkie sprawdzenie

Sprawdź swoją znajomość protokołu iteratora.

Podsumowanie

Poznałeś(-aś) protokół iteratora:

iter() pobiera iterator, a next() pobiera wartości.
StopIteration sygnalizuje koniec, a for obsługuje ten wyjątek.
Niestandardowe iteratory implementują metody __iter__ i __next__.
Iteratorów można użyć tylko raz i są oszczędne pamięciowo.

W następnym kroku pozwolisz Pythonowi tworzyć iteratory za pomocą yield.

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Protokół iteratora” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Protokół iteratora” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Python Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Python Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Protokół iteratora”?

Poznaj __iter__ i __next__ Ćwiczysz Python Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Python Academy?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Python Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 1 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Protokół iteratora”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Python Academy?

Tak. Każda lekcja Python Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

← Powrót do Python Academy