这篇文章主要为大家详细介绍了python进阶之自定义可迭代的类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
自定义可迭代的类
列表可以获取列表的长度，然后使用变量i对列表索引进行循环，也可以获取集合的所有元素，且容易理解。没错，使用列表的代码是容易理解，也很好操作，但这是要付出代价的。列表之所以可以用索引来快速定位其中的任何一个元素，是因为列表是一下子将所有的数据都装载在内存中，而且是一块连续的内存空间。当数据量比较小时，实现比较容易；当数据量非常大时，会非常消耗内存资源。而迭代就不同，迭代是读取多少元素，就将多少元素装载到内存中，不读取就不装载。这有点像处理XML的两种方式：DOM和SAX。DOM是一下子将所有的XML数据都装载到内存中，所以可以快速定位任何一个元素，但代价是消耗内存；而SAX是顺序读取XML文档，没读到的XML文档内容是不会装载到内存中的，所以SAX比较节省内存，但只能从前向后的顺序读取XML文档的内容。
如果在一个类中定义__iter__方法，那么这个类的实例就是一个迭代器。 __iter__方法需要返回一个迭代器，所以就返回对象本身即可(也就是self)。当对象每迭代一次时，就会调用迭代器中的另外一个特殊成员方法__next__ 。该方法需要返回当前迭代的结果。下面先看一个简单的例子，在这个例子中，通过自定义迭代器对由星号*组成的直三角形的每一行进行迭代，然后通过for循环进行迭代，输出一定行数的直角三角形。
# 可无限迭代直角三角形的行 class righttriangle: def __init__(self): # 定义一个变量n，表示当前的行数 self.n = 1 def __next__(self): # 通过字符串的乘法获取直接三角形每一行的字符串，每一行字符串的长度是2 * n -1 result = '*' * (2 * self.n - 1) # 行数加1 self.n += 1 return result # 该方法必须返回一个迭代器 def __iter__(self): return self rt = righttriangle() # 对迭代器进行迭代 for e in rt: # 限制输出行的长度不能大于20，否则将会无限输出行 if len(e) > 20: break print(e)
输出结果：
* *** ***** ******* ********* *********** ************* *************** ***************** *******************
[例10.10] 现在来看一个更有意思的例子，在这个例子中定义了一个迭代器类(Fibonacci)，用于无限制迭代斐波那契数列。
# 可以无限制迭代斐波那契数列 class Fibonacci: # 在构造方法中定义两个变量a和b，用来表示斐波那契数列的最开始的两个值 def __init__(self): self.a = 0 self.b = 1 def __next__(self): # self.a就是当前要迭代的值 result = self.a # 计算斐波那契数列的下一个值，并将a变成原来的b，将b变成下一个值 self.a, self.b = self.b, self.a + self.b # 返回当前迭代的值 return r<p style="color:transparent">来源gao!daima.com搞$代!码网</p>esult # 该方法必须返回一个迭代器 def __iter__(self): return self fibs = Fibonacci() # 对斐波那契数列进行迭代 for fib in fibs: print(fib,end = ' ') # 迭代的值不能超过500 if fib > 500: break
输出结果：
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610
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