如何使用Python迭代器遍历复杂数据结构

Python 迭代器遍历复杂数据结构

在 Python 中，迭代器是一种可以记住遍历位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。今天我们就来学习如何使用 Python 的迭代器来遍历复杂的数据结构。

1. 基本概念

首先，我们需要了解什么是迭代器。迭代器是一个实现了 __iter__ 和 __next__ 方法的对象。__iter__ 方法返回迭代器对象本身，__next__ 方法返回容器中的下一个值。如果容器中没有更多元素了，__next__ 方法会抛出 StopIteration 异常。

# 创建一个简单的迭代器
class SimpleIterator:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.data):
            raise StopIteration
        value = self.data[self.index]
        self.index += 1
        return value

# 使用迭代器
iterator = SimpleIterator([1, 2, 3, 4])
for item in iterator:
    print(item)

输出：

1
2
3
4

2. 遍历列表

列表是 Python 中最常用的数据结构之一。我们可以使用内置的 iter 函数来创建列表的迭代器。

# 创建列表的迭代器
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
list_iterator = iter(my_list)

# 使用 next 函数遍历迭代器
print(next(list_iterator))  # 输出: 1
print(next(list_iterator))  # 输出: 2
print(next(list_iterator))  # 输出: 3
print(next(list_iterator))  # 输出: 4
print(next(list_iterator))  # 输出: 5

3. 遍历字典

字典是键值对的集合。我们可以使用 items 方法来获取字典的键值对，然后创建迭代器。

# 创建字典的迭代器
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dict_iterator = iter(my_dict.items())

# 使用 next 函数遍历迭代器
print(next(dict_iterator))  # 输出: ('a', 1)
print(next(dict_iterator))  # 输出: ('b', 2)
print(next(dict_iterator))  # 输出: ('c', 3)

4. 遍历嵌套列表

嵌套列表是指列表中包含其他列表。我们可以使用递归函数来遍历嵌套列表。

# 定义一个递归函数来遍历嵌套列表
def flatten(nested_list):
    for item in nested_list:
        if isinstance(item, list):
            yield from flatten(item)
        else:
            yield item

# 测试嵌套列表
nested_list = [1, [2, 3], [4, [5, 6]], 7]
flat_iterator = flatten(nested_list)

# 使用 next 函数遍历迭代器
print(next(flat_iterator))  # 输出: 1
print(next(flat_iterator))  # 输出: 2
print(next(flat_iterator))  # 输出: 3
print(next(flat_iterator))  # 输出: 4
print(next(flat_iterator))  # 输出: 5
print(next(flat_iterator))  # 输出: 6
print(next(flat_iterator))  # 输出: 7

5. 遍历生成器

生成器是一种特殊的迭代器，它使用 yield 关键字来生成值。生成器可以用来处理大量数据，而不需要一次性将所有数据加载到内存中。

# 定义一个生成器函数
def even_numbers(n):
    for i in range(n):
        if i % 2 == 0:
            yield i

# 创建生成器
gen = even_numbers(10)

# 使用 next 函数遍历生成器
print(next(gen))  # 输出: 0
print(next(gen))  # 输出: 2
print(next(gen))  # 输出: 4
print(next(gen))  # 输出: 6
print(next(gen))  # 输出: 8

6. 遍历自定义对象

我们可以为自定义对象实现 __iter__ 和 __next__ 方法，使其成为可迭代对象。

# 定义一个自定义类
class MyIterable:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.data):
            raise StopIteration
        value = self.data[self.index]
        self.index += 1
        return value

# 创建自定义对象的实例
my_iterable = MyIterable([10, 20, 30, 40])

# 使用 for 循环遍历自定义对象
for item in my_iterable:
    print(item)

输出：

10
20
30
40

7. 实战案例：遍历文件系统

假设我们需要遍历一个目录及其子目录中的所有文件，并打印出文件路径。我们可以使用 os 模块中的 walk 函数来实现这个功能。

import os

# 定义一个函数来遍历目录
def walk_directory(directory):
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            yield os.path.join(root, file)

# 遍历当前目录及其子目录中的所有文件
for file_path in walk_directory('.'):
    print(file_path)

总结

本文介绍了如何使用 Python 迭代器来遍历各种复杂数据结构，包括基本概念、列表、字典、嵌套列表、生成器和自定义对象。我们还提供了一个实战案例，展示了如何遍历文件系统中的所有文件。

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