An iterable yra bet kas, ką galima peržiūrėti (sąrašas, eilutė, žodynas); an iterator yra objektas, kuris atlieka tikrąją iteraciją, produkuodamas reikšmes po vieną ir sekdamas jos padėtį. Šis skirtumas paaiškina, kaip Python veikia for ciklai.
Iterable → has __iter__() → returns an iterator
Iterator → has __next__() → returns the next value (and __iter__ returning itself)
# this for loop...
for x in [1, 2, 3]:
print(x)
# ...is roughly equivalent to:
it = iter([1, 2, 3]) # __iter__ → get an iterator from the iterable
while True:
try:
x = next(it) # __next__ → get the next value
print(x)
except StopIteration: # raised when exhausted → loop ends
break
A for ciklas iškviečia iter(), kad gautų iteratorių, tada pakartotinai iškviečia next() tol, kol StopIteration signalizuoja pabaigą. Šis protokolas yra tas, dėl kurio bet koks iteruojamas objektas yra ciklizable.
nums = [1, 2, 3] # an ITERABLE (a list)
it = iter(nums) # an ITERATOR over it
next(it) # 1
next(it) # 2
next(it) # 3
next(it) # StopIteration
# the list is REUSABLE (get a fresh iterator each loop);
# an iterator is CONSUMED ONCE — exhausted after one pass
list(it) # [] — already used up
Pagrindinė skirtis: iteruojamas objektas (sąrašas) gali būti peržiūrėtas daug kartų (kiekvienas for gauna šviežią iteratorių); iteratorius yra vienkartinis — kai išnaudotas, jis tuščias.
class Countdown:
def __init__(self, start): self.n = start
def __iter__(self): return self # the iterable returns itself as iterator
def __next__(self):
if self.n <= 0:
raise StopIteration # signal the end
self.n -= 1
return self.n + 1
for x in Countdown(3): # 3, 2, 1
print(x)
def gen(): yield 1; yield 2 # a generator function returns an iterator automatically
Generatoriai yra paprastas būdas iteratoriams sukurti — yield tvarko __next__/StopIteration mechanizmą už jus.
Iteruojamo objekto/iteratoriaus skirtumas paaiškina kaip for ciklai veikia Python ir kaip iteracija yra sujedinta visose kolekcijose (sąrašai, žodynai, failai, generatoriai) per iteratoriaus protokolą.
Supratimas to paaiškina tikrą elgesį — kodėl iteratorius gali būti suvartojtas tik kartą (bendra klaida: generatoriaus/zip ciklizavimas du kartus du kartus duoda nieko antrą kartą), kodėl generatoriai yra iteratoriai ir kaip padaryti savo objektus iteruojamus.
Šis protokolas yra Python elegantaus, nuoseklaus iteracijos modelio pagrindas ir yra būtinas darbui su generatoriais, lėtai vertinimui ir pasirinktinėmis iteruojamomis klasėmis.