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目錄
實(shí)現(xiàn)__iter__方法
自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)迭代器(可選)
使用生成器簡(jiǎn)化代碼(推薦)
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如何使python班級(jí)覺得?

Jul 14, 2025 am 02:09 AM
python iterable

為了讓Python 類的實(shí)例可被迭代,需實(shí)現(xiàn)__iter__ 方法。具體有三種方式:1. 實(shí)現(xiàn)__iter__ 返回內(nèi)置迭代器,如return iter(self.items);2. 自定義迭代器類,同時(shí)實(shí)現(xiàn)__iter__ 和__next__ 方法,並確保每次調(diào)用__iter__ 返回新實(shí)例以支持多次迭代;3. 使用生成器函數(shù)簡(jiǎn)化代碼,在__iter__ 中使用yield 自動(dòng)生成迭代邏輯。若希望對(duì)象可多次迭代,__iter__ 必須返回新的迭代器而非自身。

How to make a Python class iterable?

在Python 中,如果你想讓一個(gè)類的實(shí)例可以被迭代(比如用for循環(huán)遍歷),你需要讓它成為一個(gè)可迭代對(duì)象。這並不難,但有幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)需要注意。

How to make a Python class iterable?

實(shí)現(xiàn)__iter__方法

要讓你的類變成可迭代的,最基礎(chǔ)的做法是實(shí)現(xiàn)__iter__方法。這個(gè)方法應(yīng)該返回一個(gè)迭代器對(duì)象,也就是實(shí)現(xiàn)了__next__方法的對(duì)象。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,如果你有一個(gè)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的類,並希望可以直接用for item in obj:的方式來遍歷其中的數(shù)據(jù):

How to make a Python class iterable?
 class MyCollection:
    def __init__(self, items):
        self.items = items

    def __iter__(self):
        return iter(self.items)

這樣寫之後,你就可以直接對(duì)MyCollection的實(shí)例進(jìn)行迭代了:

 c = MyCollection([1, 2, 3])
for x in c:
    print(x)

注意:上面的例子中我們用了Python 內(nèi)置的iter()函數(shù)來快速把self.items (一個(gè)列表)變成一個(gè)迭代器。如果你希望更靈活地控制遍歷邏輯,也可以自己定義一個(gè)迭代器類並返回它。

How to make a Python class iterable?

自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)迭代器(可選)

如果你不想依賴內(nèi)置類型(比如列表)的迭代器,而是想完全自定義迭代過程,可以在你的類中同時(shí)實(shí)現(xiàn)__iter____next__方法。不過這時(shí)候你的類本身就成了迭代器,只能被遍歷一次,除非你在__iter__中每次都返回一個(gè)新的迭代器。

例如:

 class MyCounter:
    def __init__(self, start, end):
        self.current = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return MyCounter(self.current, self.end)

    def __next__(self):
        if self.current > self.end:
            raise StopIteration
        value = self.current
        self.current = 1
        return value

這樣你可以多次遍歷同一個(gè)對(duì)象,因?yàn)槊看握{(diào)用__iter__都會(huì)返回一個(gè)全新的迭代器實(shí)例。


使用生成器簡(jiǎn)化代碼(推薦)

還有一種更簡(jiǎn)潔的方式:在__iter__方法中使用yield來返回一個(gè)生成器函數(shù),這樣就不需要單獨(dú)定義__next__方法了。

 class MyRange:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        current = self.start
        while current <= self.end:
            yield current
            current = 1

這種方式代碼更清晰,也更容易維護(hù)。


基本上就這些。只要實(shí)現(xiàn)好__iter__ ,並確保它能返回一個(gè)有效的迭代器,你的類就能支持迭代操作了。不復(fù)雜但容易忽略的是:如果你希望一個(gè)對(duì)象能被多次迭代,那它的__iter__應(yīng)該每次都返回一個(gè)新的迭代器,而不是self

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Python函數(shù)可變範(fàn)圍 Python函數(shù)可變範(fàn)圍 Jul 12, 2025 am 02:49 AM

在Python中,函數(shù)內(nèi)部定義的變量是局部變量,僅在函數(shù)內(nèi)有效;外部定義的是全局變量,可在任何地方讀取。 1.局部變量隨函數(shù)執(zhí)行結(jié)束被銷毀;2.函數(shù)可訪問全局變量但不能直接修改,需用global關(guān)鍵字;3.嵌套函數(shù)中若要修改外層函數(shù)變量,需使用nonlocal關(guān)鍵字;4.同名變量在不同作用域互不影響;5.修改全局變量時(shí)必須聲明global,否則會(huì)引發(fā)UnboundLocalError錯(cuò)誤。理解這些規(guī)則有助於避免bug並寫出更可靠的函數(shù)。

Python Fastapi教程 Python Fastapi教程 Jul 12, 2025 am 02:42 AM

要使用Python創(chuàng)建現(xiàn)代高效的API,推薦使用FastAPI;其基於標(biāo)準(zhǔn)Python類型提示,可自動(dòng)生成文檔,性能優(yōu)越。安裝FastAPI和ASGI服務(wù)器uvicorn後,即可編寫接口代碼。通過定義路由、編寫處理函數(shù)並返回?cái)?shù)據(jù),可以快速構(gòu)建API。 FastAPI支持多種HTTP方法,並提供自動(dòng)生成的SwaggerUI和ReDoc文檔系統(tǒng)。 URL參數(shù)可通過路徑定義捕獲,查詢參數(shù)則通過函數(shù)參數(shù)設(shè)置默認(rèn)值實(shí)現(xiàn)。合理使用Pydantic模型有助於提升開發(fā)效率和準(zhǔn)確性。

與超時(shí)的python循環(huán) 與超時(shí)的python循環(huán) Jul 12, 2025 am 02:17 AM

為Python的for循環(huán)添加超時(shí)控制,1.可結(jié)合time模塊記錄起始時(shí)間,在每次迭代中判斷是否超時(shí)並使用break跳出循環(huán);2.對(duì)於輪詢類任務(wù),可用while循環(huán)配合時(shí)間判斷,並加入sleep避免CPU佔(zhàn)滿;3.進(jìn)階方法可考慮threading或signal實(shí)現(xiàn)更精確控制,但複雜度較高,不建議初學(xué)者首選;總結(jié)關(guān)鍵點(diǎn):手動(dòng)加入時(shí)間判斷是基本方案,while更適合限時(shí)等待類任務(wù),sleep不可缺失,高級(jí)方法適用於特定場(chǎng)景。

python循環(huán)在元組上 python循環(huán)在元組上 Jul 13, 2025 am 02:55 AM

在Python中,用for循環(huán)遍曆元組的方法包括直接迭代元素、同時(shí)獲取索引和元素、以及處理嵌套元組。 1.直接使用for循環(huán)可依次訪問每個(gè)元素,無需管理索引;2.使用enumerate()可同時(shí)獲取索引和值,默認(rèn)索引起始為0,也可指定start參數(shù);3.對(duì)嵌套元組可在循環(huán)中解包,但需確保子元組結(jié)構(gòu)一致,否則會(huì)引發(fā)解包錯(cuò)誤;此外,元組不可變,循環(huán)中不能修改內(nèi)容,可用\_忽略不需要的值,且建議遍歷前檢查元組是否為空以避免錯(cuò)誤。

如何在Python中解析大型JSON文件? 如何在Python中解析大型JSON文件? Jul 13, 2025 am 01:46 AM

如何在Python中高效處理大型JSON文件? 1.使用ijson庫流式處理,通過逐項(xiàng)解析避免內(nèi)存溢出;2.若為JSONLines格式,可逐行讀取並用json.loads()處理;3.或先將大文件拆分為小塊再分別處理。這些方法有效解決內(nèi)存限制問題,適用於不同場(chǎng)景。

Python默認(rèn)論點(diǎn)及其潛在問題是什麼? Python默認(rèn)論點(diǎn)及其潛在問題是什麼? Jul 12, 2025 am 02:39 AM

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