Python: 迭代器函數使用指南

一、迭代器介紹

在 Python 中，迭代器是一種用於迭代各種容器對象的對象。對於容器（例如列表、元組或字元串）的每個元素，它可以返回一個元素，直到沒有更多元素可以返回為止。在 Python 中，迭代器是一種工具，非常適合遍歷大型和複雜的容器對象。

在 python 中，一個對象要成為迭代器，必須同時滿足以下兩個條件：

第一，該對象必須滿足可迭代的協議，即實現了 “__iter__()“ 方法，這個方法返回一個迭代器對象。

第二，該對象必須滿足迭代器的協議，即實現了 “__next__()“ 方法，這個方法返回下一個元素，如果沒有下一個元素，則拋出 “StopIteration“ 異常。

class MyIterator:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.i < self.n:
            i = self.i
            self.i += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()

二、內置迭代器函數

1、`map()`

`map()` 函數將一個函數應用於一個序列的每個元素，並返回一個由結果組成的列表。

def square(x):
    return x ** 2

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(square, lst))
print(result)  # [1, 4, 9, 16, 25]

2、`filter()`

`filter()` 函數返回一個由滿足指定條件的元素組成的迭代器對象，條件是由一個函數指定的。

def is_even(x):
    return x % 2 == 0

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(filter(is_even, lst))
print(result)  # [2, 4]

3、`zip()`

`zip()` 函數返回一個由元組組成的迭代器對象，每個元組由傳遞給 `zip()` 函數的每個序列的相應元素組成。

lst1 = [1, 2, 3]
lst2 = ['a', 'b', 'c']
result = list(zip(lst1, lst2))
print(result)  # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

4、`enumerate()`

`enumerate()` 函數返回一個由元組組成的迭代器對象，每個元組包含一個索引和一個序列元素。

lst = ['apple', 'banana', 'orange']
result = list(enumerate(lst))
print(result)  # [(0, 'apple'), (1, 'banana'), (2, 'orange')]

三、自定義迭代器函數

自定義迭代器的主要目的是將一組數據轉換為迭代器對象。以下是一個實現自定義迭代器的基本方法。

1、定義一個類，並實現 “__iter__()“ 和 “__next__()“ 方法。

2、在 “__iter__()“ 方法中，返回當前對象。

3、在 “__next__()“ 中，返回一些數據，並不斷迭代直到結束。

class MyIterator:
    def __init__(self, n):
        self.i = 0
        self.n = n

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.i < self.n:
            i = self.i
            self.i += 1
            return i
        else:
            raise StopIteration()

my_iter = MyIterator(5)

for i in my_iter:
    print(i)

四、迭代器和生成器的區別

生成器和迭代器實現的功能有重合，但它們之間還是有很大的區別。生成器是迭代器的一種實現，它們都是用於迭代的，但是生成器是一種更為方便的實現方式，因為你完全不用擔心狀態和下一次要返回的值，這些狀態都被自動地處理了。

生成器函數與普通函數的唯一區別是它們在執行後會暫停，並且在下一次調用時從它們離開的地方繼續運行。

def my_generator():
    yield 0
    yield 1
    yield 2

for i in my_generator():
    print(i)

五、總結

在 Python 中，迭代器是處理、遍歷序列和數據集合的一種方式。標準庫中有許多強大的迭代器函數，同時我們還可以通過自定義迭代器來處理數據集。

生成器是迭代器更為方便的實現方式，因為它們會在運行時自動處理狀態和返回值。

通過使用迭代器和生成器，我們可以輕鬆處理大型和複雜的數據集，提高程序效率。