《学习 Python》第 5 版

第 14 章 迭代和理解 迭代和综合

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在上一章中，我们认识了 Python 的两个循环语句while 和for 。虽然它们可以处理程序需要执行的大多数重复任务，但对序列进行遍历的需求是如此常见和普遍，以至于 Python 提供了额外的工具来使其更简单、更高效。本章将开始我们对这些工具的探索。具体地说，它介绍了 Python 的迭代协议的相关概念、for 循环使用的方法调用模型，以及列表理解的一些细节，列表理解是for循环的近亲，它将表达式应用到可迭代的项目中。

由于这些工具与for 循环和函数都有关系，因此我们将在本书中分两部分介绍它们，并附有后记：

• 本章将在循环工具的背景下介绍它们的基础知识，作为前一章的延续。

• 第 20 章将在基于函数的工具中重新讨论它们，并将主题扩展到内置生成器和用户定义生成器。

• 第 30 章也是本故事的最后一个短篇，我们将学习用类编码的用户定义可迭代对象。

在本章中，我们还将举例说明 Python 中的其他迭代工具，并介绍 Python 3.X 中的新迭代表--在 Python 3.X 中，迭代表的概念变得更加普遍。

首先要说明的是：这几章中介绍的一些概念乍看起来可能比较高深。但通过实践，您会发现这些工具非常有用且功能强大。尽管由于这些工具在 Python 代码中已经司空见惯，所以从来没有严格的要求，但如果您必须阅读他人编写的程序，对这些工具的基本理解也会有所帮助。

迭代：初体验

在上一章 中，我提到for循环可以作用于 Python 中的任何序列类型，包括列表、元组和字符串，就像这样：

>>> for x in [1, 2, 3, 4]: print(x ** 2, end=' ')            # In 2.X: print x ** 2,
...
1 4 9 16

>>> for x in (1, 2, 3, 4): print(x ** 3, end=' ')
...
1 8 27 64

>>> for x in 'spam': print(x * 2, end=' ')
...
ss pp aa mm

实际上，for 循环比这还要通用--它可以在任何可迭代对象上运行。事实上，Python 中所有从左到右扫描对象的迭代工具都是如此，包括for 循环、我们将在本章学习的 list 解析、in 成员测试、map 内置函数等等。

在 Python 中，"可迭代对象 "的概念相对较新，但它已渗透到语言的设计中。它本质上是对序列概念的概括--如果一个对象是一个物理存储的序列，或者是一个在for 循环等迭代工具中一次产生一个结果的对象，那么这个对象就被认为是可迭代的。从某种意义上说，可迭代对象既包括物理序列，也包括按需计算的虚拟序列。

备注

本主题中的术语往往有点松散。可迭代 "和 "迭代器 "这两个术语有时可以互换使用，泛指支持迭代的对象。为清晰起见，本书更倾向于使用iterable来指代支持iter 调用的对象，而iterator则指由支持iter 调用的 iterable 返回的对象。 next(I) 调用返回的对象。这两种调用都在前面进行了定义。

但这一约定在 Python 世界和本书中并不通用；"迭代器 "有时也用于迭代工具。第 20 章用术语 "生成器 "扩展了这一类别--它指自动支持迭代协议的对象，因此是可迭代的--尽管所有可迭代的对象都会生成结果！

迭代协议文件迭代器

要理解迭代协议，最简单的方法之一就是看看它是如何与文件等内置类型一起工作的。在本章中，我们将使用以下输入文件进行演示： ...