Тернарный оператор в python

Протокол итератора

В предыдущем разделе мы увидели, что:

1. Итерируемый объект при передаче в функцию iter() возвращает итератор.
2. Итератор,
   1. при передаче в функцию next() возвращает следующий элемент или вызывает StopIteration после того, как все элементы будут исчерпаны.
   2. при передаче функции iter() возвращает себя.

Протокол итератора — это не что иное, как стандартный способ определения объектов как итераторов. Мы уже видели протокол в действии в предыдущем разделе. Согласно протоколу, итераторы должны определить следующие два метода:

1. __next()__
   • Этот метод должен возвращать следующий элемент серии каждый раз, когда он вызывается. Как только все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration.
   • Этот метод вызывается изнутри, когда мы вызываем встроенный метод next().
2. __iter()__
   • Этот метод должен возвращать сам объект итератора.
   • Это метод, который вызывается внутри, когда мы вызываем встроенный метод iter().

Создание своего собственного итератора

Теперь, когда мы рассмотрели, как работает протокол итераторов, мы можем создавать свой собственный итератор. Давайте посмотрим на простой пример, где мы создаем наш собственный класс Range, который генерирует числа в данном диапазоне с заданным шагом.

class Range:
  def __init__(self, start, stop, step):
    self.next = start
    self.stop = stop
    self.step = step

  def __next__(self):
    if self.next > self.stop:
      raise StopIteration
    next_item = self.next
    self.next += self.step
    return next_item

  def __iter__(self):
    return self

Теперь посмотрим, как он работает с циклом for.

>>> for num in Range(1, 10, 2):
...   print(num)
...
1
3
5
7
9

Обратите внимание, что экземпляр Range является как итерируемым объектом, так и итератором

Создание своего собственного итерируемого объекта

Все, что для этого нужно, это возвращать новый итератор всякий раз, когда вызывается метод __iter__() , т. е. в этом случае он должен возвращать новый экземпляр Range.

class RangeIterable:
  def __init__(self, start, stop, step):
    self.start = start
    self.stop = stop
    self.step = step

  def __iter__(self):
    return Range(self.start, self.stop, self.step)

Давайте теперь используем наш RangeIterable с циклом for.

>>> for num in RangeIterable(1, 10, 2):
...   print(num)
...
1
3
5
7
9

Функции

Последнее обновление: 11.04.2018

Функции представляют блок кода, который выполняет определенную задачу и который можно повторно использовать в других частях программы. Формальное определение функции:

def имя_функции ():
    инструкции

Определение функции начинается с выражения def, которое состоит из имени функции, набора скобок с параметрами и двоеточия.
Параметры в скобках необязательны. А со следующей строки идет блок инструкций, которые выполняет функция. Все инструкции функции имеют отступы от начала строки.

Например, определение простейшей функции:

def say_hello():
    print("Hello")

Функция называется . Она не имеет параметров и содержит одну единственную инструкцию,
которая выводит на консоль строку «Hello».

Для вызова функции указывается имя функции, после которого в скобках идет передача значений для всех ее параметров. Например:

def say_hello():
    print("Hello")
    
say_hello()
say_hello()
say_hello()

Здесь три раза подряд вызывается функция say_hello. В итоге мы получим следующий консольный вывод:

Hello
Hello
Hello

Теперь определим и используем функцию с параметрами:

def say_hello(name):
    print("Hello,",name)

say_hello("Tom")
say_hello("Bob")
say_hello("Alice")

Функция принимает параметр name, и при вызове функции мы можем передать вместо параметра какой-либо значение:

Hello, Tom
Hello, Bob
Hello, Alice

Значения по умолчанию

Некоторые параметры функции мы можем сделать необязательными, указав для них значения по умолчанию при определении функции. Например:

def say_hello(name="Tom"):
    print("Hello,", name)
	
say_hello()
say_hello("Bob")

Здесь параметр name является необязательным. И если мы не передаем при вызове функции для него значение, то применяется значение по умолчанию, то есть
строка «Tom».

Именованные параметры

При передаче значений функция сопоставляет их с параметрами в том порядке, в котором они передаются. Например, пусть есть следующая функция:

def display_info(name, age):
    print("Name:", name, "\t", "Age:", age)
	
display_info("Tom", 22)

При вызове функции первое значение «Tom» передается первому параметру — параметру name, второе значение — число 22 передается второму параметру — age. И так далее по порядку.
Использование именованных параметров позволяет переопределить порядок передачи:

def display_info(name, age):
    print("Name:", name, "\t", "Age:", age)
	
display_info(age=22, name="Tom")

Именованные параметры предполагают указание имени параметра с присвоением ему значения при вызове функции.

Неопределенное количество параметров

С помощью символа звездочки можно определить неопределенное количество параметров:

def sum(*params):
    result = 0
    for n in params:
        result += n
    return result


sumOfNumbers1 = sum(1, 2, 3, 4, 5)		# 15
sumOfNumbers2 = sum(3, 4, 5, 6)			# 18
print(sumOfNumbers1)
print(sumOfNumbers2)

В данном случае функция sum принимает один параметр — , но звездочка перед названием параметра указывает, что фактически на место этого
параметра мы можем передать неопределенное количество значений или набор значений. В самой функции с помощью цикла for можно пройтись по этому набору и произвести с переданными
значениями различные действия. Например, в данном случае возвращается сумма чисел.

Возвращение результата

Функция может возвращать результат. Для этого в функции используется оператор return, после которого указывается возвращаемое значение:

def exchange(usd_rate, money):
    result = round(money/usd_rate, 2)
    return result

result1 = exchange(60, 30000)
print(result1)
result2 = exchange(56, 30000)
print(result2)
result3 = exchange(65, 30000)
print(result3)

Поскольку функция возвращает значение, то мы можем присвоить это значение какой-либо переменной и затем использовать ее: .

В Python функция может возвращать сразу несколько значений:

def create_default_user():
    name = "Tom"
    age = 33
    return name, age


user_name, user_age = create_default_user()
print("Name:", user_name, "\t Age:", user_age)

Здесь функция create_default_user возвращает два значения: name и age. При вызове функции эти значения по порядку присваиваются переменным
user_name и user_age, и мы их можем использовать.

Функция main

В программе может быть определено множество функций. И чтобы всех их упорядочить, хорошей практикой считается добавление специальной функции
, в которой потом уже вызываются другие функции:

def main():
    say_hello("Tom")
    usd_rate = 56
    money = 30000
    result = exchange(usd_rate, money)
    print("К выдаче", result, "долларов")


def say_hello(name):
    print("Hello,", name)
    
    
def exchange(usd_rate, money):
    result = round(money/usd_rate, 2)
    return result

# Вызов функции main
main()

НазадВперед

внешние ссылки

Лямбда (встроенные / анонимные) функции

ключевое слово создает функцию инлайн, содержащую одно выражение. Значение этого выражения — это то, что функция возвращает при вызове.

Рассмотрим функцию:

который, когда называется как:

печатает:

Это можно записать в виде лямбда-функции следующим образом:

Это создает встраиваемую функцию с именем , который возвращает

Обратите внимание , что вы не пишете при создании функции с лямбда. Значение после автоматически возвращается

После присвоения переменной она может использоваться как обычная функция:

печатает:

— s может принимать аргументы, тоже:

возвращает строку:

Они также могут принимать произвольное количество аргументов / ключевых слов, как обычные функции.

печатает:

— ы обычно используются для коротких функций, которые удобно определить в точке , где они называются ( как правило , с , и ).

Например, эта строка сортирует список строк, игнорируя их регистр и игнорируя пробелы в начале и в конце:

Список сортировки просто игнорируя пробелы:

Примеры с :

Примеры с числовыми списками:

Другие функции (с / без аргументов) можно вызывать внутри лямбда-функции.

печатает:

Это полезно , потому что может содержать только одно выражение и с помощью дочерней функции можно запустить несколько операторов.

НОТА

Следует иметь в виду , что PEP-8 (официальный гид по стилю Python) не рекомендуется назначать лямбды переменным (как мы это делали в первых двух примерах):

Как работает цикл for?

Теперь, когда мы поняли, что такое итератор и итерируемый объект, мы можем глубже понять, как на самом деле работает цикл for.

Давайте снова посмотрим на наш предыдущий пример.

>>> for word in :
...   print(word)
... else:
...   print("See you later!")
...
You
are
awesome!
See you later!

Когда мы выполняем вышеуказанный блок кода, происходит следующее:

1. Оператор for внутри себя вызывает iter() для списка . Это приводит к получению итератора.
2. Затем вызывается next() для итератора, и возвращаемое им значение присваивается переменной цикла, в данном случае word.
3. После этого выполняется блок оператора, связанный с циклом for. В этом случае print(word).
4. Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока next() не вызовет StopIteration.
5. Как только next() вызывает StopIteration, управление переходит к предложению else, если оно присутствует, и выполняется блок операторов, связанных с else.

Примечание. Если в блоке кода, связанном с циклом for, встречается оператор break, то блок else пропускается.

Реализация логики цикла for с помощью оператора while

Мы могли бы реализовать вышеуказанную логику, используя оператор while следующим образом.

my_list = 
list_iter = iter(my_list)
while True:
  try:
    word = next(list_iter)
    print(word)
  except StopIteration:
    print("See you later!")
    break

Цикл while ведет себя точно так же, как наш цикл for, и выдает следующий результат.

You
are
awesome!
See you later!

Разница между атомарными и структурными типы данных

По одной из классификаций все типы данных в Python делятся на атомарные и ссылочные.

Атомарные:

• числа;
• строки;

Ссылочные:

• списки;
• кортежи;
• словари;
• функции;
• классы;

Разница между этими двумя группами уходит глубоко в корни языка. Вкратце:

Из результатов видно, что переменной было присвоено именно значение, содержащееся в atom, а не ссылка, указывающая на область памяти.

Посмотрим, как это работает для структурных типов:

Поскольку списки – это ссылочные объекты, то вполне закономерно, что после присваивания переменной переменной передалась именно ссылка на объект list-а и, при печати, на экран были выведены две одинаковые надписи.

Собственно, в этом и вся разница.

Способы реализации тернарного оператора Python

Есть разные способы реализации тернарного оператора Python. Мы можем реализовать тернарный оператор Python, используя кортежи, словари и лямбда-функции. Давайте реализуем тернарный оператор с помощью кортежа. Мы создали две числовые переменные num1 и num2 и сохранили случайные числа в этих переменных. Случайные числа в Python создаются с помощью функции random(). Функция random() присутствует в модуле random.

import random
num1=random.random()
num2=random.random()
#реализация тернарного оператора
print((num1, num2) )

По выходным данным мы не можем определить, что это значение num1 или num2. Давайте реализуем приведенный выше код следующим образом:

import random
num1=random.random()
num2=random.random()
print((f"num1:{num1}", f"num2:{num2}") )

Хорошо! Теперь давайте реализуем тернарный оператор, используя словарь Python и лямбда-функцию.

import random
num1=random.random()
num2=random.random()
#использование словаря Python
print("Использование словаря Python:")
print(({True:f"num1:{num1}",False:f"num2:{num2}"}))
#использование лямбда-функции
print("Использование лямбда-функции:")
print((lambda: f"num1:{num1}", lambda: f"num2:{num2}")())

Использование NumPy

NumPy – это сторонняя библиотека Python. Если вы собираетесь ее использовать, сначала вам нужно убедиться в том, что она установлена.

Как это сделать при помощи REPL:

Python

import numpy

1	importnumpy

Если вы получите ошибку , то вам нужно провести установку numpy. Чтобы сделать это, перейдите в командную строку и введите:

Python

pip install numpy

1	pip install numpy

После установки, внесите следующее:

Python

import numpy as np

np.arange(0.3, 1.6, 0.3)

1 2 3

importnumpy asnp np.arange(0.3,1.6,0.3)

Результат:

Python

array()

1	array(0.3,0.6,0.9,1.2,1.5)

Если вы хотите вывести каждое число на свою строку, вы можете сделать следующее:

Python

import numpy as np

for i in np.arange(0.3, 1.6, 0.3):
print(i)

1 2 3 4

importnumpy asnp foriinnp.arange(0.3,1.6,0.3) print(i)

Выдача будет следующей:

Python

0.3
0.6
0.8999999999999999
1.2
1.5

1 2 3 4 5

0.3 0.6 0.8999999999999999 1.2 1.5

Но откуда взялось число 0.8999999999999999?

У компьютеров есть проблемы с сохранением десятичных чисел с запятой в двоичные числа с запятой. Это приводит к разным неожиданным представлениям этих чисел.

Так или иначе, эти ошибки связанные с плавающей запятой являются проблемой, в зависимости от того, над какой задачей вы работаете. Ошибки могут быть выражены в виде, например, шестнадцатеричного десятичного числа, что не является критичной проблемой, в большинстве случаев. Они настолько маленькие, что, если вы только не работаете над расчетами орбитальной траектории спутников, вам не стоит беспокоиться.

В качестве альтернативы, вы можете использовать np.linspace(). Он делает в целом то же самое, но с использованием других параметров. С np.linspace() вы определяете начало и конец (оба включительно), а также длину и массив (за исключением шага).

Например, np.linspace(1, 4, 20) выдает 20 одинаково разделенных чисел: .0, …, 4.0. В другом случае, np.linspace(0, 0.5, 51) задает 0.00, 0.01, 0.02, 0.03, …, 0.49, 0.50.

Ключевые аргументы

Функции также могут принимать ключевые аргументы. Более того, они могут принимать как регулярные, так и ключевые аргументы. Это значит, что вы можете указывать, какие ключевые слова будут ключевыми, и передать их функции. Это было в примере выше.

Python

def keyword_function(a=1, b=2):
return a+b

print( keyword_function(b=4, a=5) ) # 9

1 2 3 4

defkeyword_function(a=1,b=2) returna+b print(keyword_function(b=4,a=5))# 9

Вы также можете вызвать данную функцию без спецификации ключевых слов. Эта функция также демонстрирует концепт аргументов, используемых по умолчанию. Каким образом? Попробуйте вызвать функцию без аргументов вообще!

Python

keyword_function() # 3

1	keyword_function()# 3

Функция вернулась к нам с числом 3. Почему? Причина заключается в том, что а и b по умолчанию имеют значение 1 и 2 соответственно. Теперь попробуем создать функцию, которая имеет обычный аргумент, и несколько ключевых аргументов:

Python

def mixed_function(a, b=2, c=3):
return a+b+c

mixed_function(b=4, c=5)

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: mixed_function() takes at least 1 argument (2 given)

1 2 3 4 5 6 7 8

defmixed_function(a,b=2,c=3) returna+b+c mixed_function(b=4,c=5) Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> TypeErrormixed_function()takes at least1argument(2given)

Python

print( mixed_function(1, b=4, c=5) ) # 10

print( mixed_function(1) ) # 6

1 2 3

print(mixed_function(1,b=4,c=5))# 10 print(mixed_function(1))# 6

Выше мы описали три возможных случая. Проанализируем каждый из них. В первом примере мы попробовали вызвать функцию, используя только ключевые аргументы. Это дало нам только ошибку. Traceback указывает на то, что наша функция принимает, по крайней мере, один аргумент, но в примере было указано два аргумента. Что же произошло? Дело в том, что первый аргумент необходим, потому что он ни на что не указывает, так что, когда мы вызываем функцию только с ключевыми аргументами, это вызывает ошибку. Во втором примере мы вызвали смешанную функцию, с тремя значениями, два из которых имеют название. Это работает, и выдает нам ожидаемый результат: 1+4+5=10. Третий пример показывает, что происходит, если мы вызываем функцию, указывая только на одно значение, которое не рассматривается как значение по умолчанию. Это работает, если мы берем 1, и суммируем её к двум значениям по умолчанию: 2 и 3, чтобы получить результат 6! Удивительно, не так ли?

5 функций для отладки

Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.

breakpoint

Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов перебросит вас в отладчик Python.

Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .

dir

Эта функция может использоваться в двух случаях:

• просмотр списка всех локальных переменных;
• просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.

Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .

Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.

В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.

vars

Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .

Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.

Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.

Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .

type

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

Тип класса — это его метакласс, обычно это .

Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.

Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).

Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)

help

Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.

В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.

Смешивание операторов в цепочках сравнений.

Немного о неожиданных результатах при добавлении оператора идентичности и оператора проверки вхождения в цепочки сравнения.

Связывание цепочек сравнений при помощи оператора .

В цепочках сравнения можно связать все выше перечисленные операторы сравнения Python. Это может привести к неожиданному поведению:

>>> a = 
>>> a is a < 1
# True
>>> (a is a) < 1
# False
>>> a is (a < 1)
# False

Так как — это цепочка сравнения, то она оценивается как . Разорвем цепоку на части:

• Выражение истинно , как и для любого значения, оцениваемого по отношению к самому себе.
• Выражение истинно , так как 0 меньше 1.

Следовательно обе части истинны, цепочка вычисляется как истинная.

Некоторые программисты, могут предположить, что в цепочках сравнения можно указывать приоритет выполнения того или иного сравнения как в выражениях, включающие несколько операторов . В случае с цепочками сравнений ни один из способов вставки скобок не вернет .

Разберем, почему обе цепочки сравнения с круглыми скобками оцениваются как . Если разбить первое выражение , то получится следующее:

>>> a = 
>>> a is a
# True
>>> True == 1
# True
>>> (a is a) < 1
# False

# т.е. в итоге сравниваются
>>> True < True
# False

Из кода выше видно, что выражение возвращает . Это означает, что выражение будет преобразовано в выражение . Логические значения являются числовыми типами, а равно 1. Таким образом, совпадает с 1 < 1. Поскольку это строгое неравенство, то оно возвращает .

Второе выражение c круглыми скобками работает иначе:

>>> a = 
>>> a < 1
# True
>>>  is True
# False

Поскольку 0 меньше 1, то выражение возвращает . Логические значения являются числовыми типами и равно 1, следовательно 0 ну ни как не будет идентичен 1.

*Самый важный урок, который можно извлечь из этого, заключается в том, что связывание сравнений с помощью оператора не является хорошей идеей. Это сбивает с толку и, вероятно, в этом нет необходимости.

Связывание цепочек сравнений при помощи оператора .

Подобно оператору , оператор и его противоположность , часто могут давать удивительные результаты при объединении в цепочку сравнений:

>>> "b" in "aba" in "cabad" < "cabae"
# True

# так как приоритет оператора '<' выше
# чем 'in', то 1 выполниться выражение
>>> "cabad" < "cabae"
# True

# далее выражение будет выполняться 
# как обычно с лева на право, следовательно
# вторым выполниться
"b" in "aba"
# True

# и последним выполняется проверка вхождения
>>> True in True
# True

Чтобы избежать путаницы, в этом примере сравниваются цепочки с разными операторами и используются строки для проверки подстрок

Опять же, это ПЛОХОЙ пример написанного кода! Все же важно уметь прочитать этот пример и понять, почему он возвращает

Наконец, можно связать цепочку с :

>>> greeting = "hello"
>>> quality = "good"
>>> end_greeting = "farewell"
>>> greeting is not quality not in end_greeting
# True

Конструкция switch case

В Python отсутствует инструкция switch case

В языках, где такая инструкция есть, она позволяет заменить собой несколько условий и более наглядно выразить сравнение с несколькими вариантами.

Свято место пусто не бывает, поэтому в питоне такое множественное ветвление, в обычном случае, выглядит как последовательность проверок

Однако есть и более экзотический вариант реализации этой конструкции, задействующий в основе своей python-словари

Использование словарей позволяет, в качестве значений, хранить вызовы функций, тем самым, делая эту конструкцию весьма и весьма мощной и гибкой.

Оператор elif

позволяет программе выбирать из нескольких вариантов. Это удобно, например, в том случае, если одну переменную необходимо многократно сравнить с разными величинами.

Такая конструкция может содержать сколь угодно большую последовательность условий, которые интерпретатор будет по порядку проверять.

Но помните, что первое условие всегда задается с

Также не стоит забывать, что как только очередное условие в операторе оказывается истинным, программа выполняет соответствующий блок инструкций, а после переходит к следующему выражению.

Из этого вытекает, что даже если несколько условий истинны, то исполнению подлежит все равно максимум один, первый по порядку, блок кода с истинным условием.

Если ни одно из условий для частей и не выполняется, то срабатывает заключительный блок под оператором (если он существует).

Создание Shadow DOM

Сложные логические выражения

Логические выражения типа являются простыми, так как в них выполняется только одна логическая операция. Однако, на практике нередко возникает необходимость в более сложных выражениях. Может понадобиться получить ответа «Да» или «Нет» в зависимости от результата выполнения двух простых выражений. Например, «на улице идет снег или дождь», «переменная news больше 12 и меньше 20».

В таких случаях используются специальные операторы, объединяющие два и более простых логических выражения. Широко используются два оператора – так называемые логические И (and) и ИЛИ (or).

Чтобы получить True при использовании оператора and, необходимо, чтобы результаты обоих простых выражений, которые связывает данный оператор, были истинными. Если хотя бы в одном случае результатом будет False, то и все сложное выражение будет ложным.

Чтобы получить True при использовании оператора or, необходимо, чтобы результат хотя бы одного простого выражения, входящего в состав сложного, был истинным. В случае оператора or сложное выражение становится ложным лишь тогда, когда ложны оба составляющие его простые выражения.

Допустим, переменной было присвоено значение 8 (), переменной присвоили 13 (). Логическое выражение будет выполняться следующим образом. Сначала выполнится выражение . Его результатом будет True. Затем выполнится выражение . Его результатом будет False. Далее выражение сведется к , что вернет False.

>>> x = 8
>>> y = 13
>>> y < 15 and x > 8
False

Если бы мы записали выражение так: , то оно также вернуло бы False. Однако сравнение не выполнялось бы интерпретатором, так как его незачем выполнять. Ведь первое простое логическое выражение () уже вернуло ложь, которая, в случае оператора and, превращает все выражение в ложь.

В случае с оператором or второе простое выражение проверяется, если первое вернуло ложь, и не проверяется, если уже первое вернуло истину

Так как для истинности всего выражения достаточно единственного True, неважно по какую сторону от or оно стоит

>>> y < 15 or x > 8
True

В языке Python есть еще унарный логический оператор not, т. е. отрицание. Он превращает правду в ложь, а ложь в правду. Унарный он потому, что применяется к одному выражению, стоящему после него, а не справа и слева от него как в случае бинарных and и or.

>>> not y < 15
False

Здесь возвращает True. Отрицая это, мы получаем False.

>>> a = 5
>>> b = 0
>>> not a
False
>>> not b
True

Число 5 трактуется как истина, отрицание истины дает ложь. Ноль приравнивается к False. Отрицание False дает True.

Итерируемые объекты (iterables) и итераторы (iterators)

Итерируемые объекты

В предыдущем разделе мы использовали термин «iterables» для обозначения объекта, который итерировался циклом for. Теперь давайте попробуем понять, что такое итерируемый объект в Python.

В Python итерируемый объект — это любой объект, который можно использовать в итерации с использованием цикла for. Это означает, что объект должен возвращать итератор при передаче в метод iter(). Давайте посмотрим примеры некоторых часто используемых встроенных итерируемых объектов в Python.

>>> iter("You are awesome!") # String
<str_iterator object at 0x1041ad2e8>
>>> iter() # List
<list_iterator object at 0x1041ad358>
>>> iter(("You", "are", "awesome!")) # Tuple
<tuple_iterator object at 0x1041ad390>
>>> iter({"You", "are", "awesome!"}) # Set
<set_iterator object at 0x1041ac678>
>>> iter({1: "You", 2: "are", 3: "awesome!"}) # Dictionary
<dict_keyiterator object at 0x10400df48>
>>> iter(range(3)) # Range function
<range_iterator object at 0x1041a1450>

Как вы можете видеть, когда мы вызываем iter() для итерируемого объекта, он возвращает объект итератора.

Итераторы

А что такое итератор? В Python итератор определяется как объект, представляющий поток данных. По сути, если мы передаем итератор во встроенный метод next(), он должен вернуть следующее значение из связанного потока данных. Когда все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration. Он должен продолжать вызывать исключение StopIteration для любых последующих вызовов метода next().

Примеры итератора со списком.

>>> my_list = 
>>>
>>> # Get the iterator.
... list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> # Get next element of iterator.
... next(list_iterator)
'You'
>>> next(list_iterator)
'are'
>>> next(list_iterator)
'awesome!'
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

Итераторы тоже итеративные объекты! Но..

Следует помнить одну интересную вещь: итераторы сами по себе также поддерживают (обязаны поддерживать согласно протоколу итератора) метод iter(). Это означает, что мы можем вызвать метод iter() для итератора и получить сам объект итератора.

>>> my_list = 
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>> list_iterator
<list_iterator object at 0x1099a6320>
>>> iterator_of_iterator = iter(list_iterator)
>>> iterator_of_iterator
<list_iterator object at 0x1099a6320>

Таким образом, мы можем использовать итераторы везде, где ожидается итерация, например, в цикле for.

Однако обратите внимание, что вызов iter() для объекта-контейнера, такого как list, каждый раз будет возвращать новый итератор. Но вызов iter() для итератора просто возвращает тот же объект

>>> my_list = 
>>> iter(my_list)
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(my_list) # This gives a fresh iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62e8>

>>> my_list = 
>>> list_iter = iter(my_list)
>>> list_iter
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62b0>
>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object
<list_iterator object at 0x1099a62b0>

Итерация по списку дважды

Обратите внимание, что это работает так, как мы ожидали

>>> my_list = 
>>>
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!

Итерация через list_iterator дважды

Обратите внимание, что итератор будет исчерпан в первом цикле, а во второй раз мы просто видим пустой контейнер

>>> my_list = 
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> for word in list_iterator:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>>
>>> for word in list_iterator:
...   print(word)
...
>>>

Добавить комментарий

Вывод