Python-Iterierbare Objekte: Verständnis von Sequenzen und Datenstrukturen
Was sind Iterables?
In Python sind Iterables Objekte, die durchlaufen oder überiteriert werden können, wobei ihre Elemente nacheinander zurückgegeben werden. Diese Fähigkeit, jeweils ein Element zu liefern, macht sie unverzichtbar für Aufgaben wie Schleifen, Comprehensions und Entpacken.
Zu den häufigsten Iterables gehören:
- Datenstrukturen: Listen, Tupel, Dictionaries, Sets;
- Strings: geben ihre Zeichen einzeln zurück;
- Eigene Objekte: werden durch Implementierung der Methode
__iter__iterierbar gemacht.
Ein zentrales Merkmal von Iterables ist, dass sie sich beim Durchlaufen ihre Position nicht von selbst "merken". Um ihre Elemente tatsächlich zu durchlaufen, benötigen sie einen Iterator.
1234567numbers = [1, 2, 3, 4] for num in numbers: print(num) title = "codefinity" for char in title: print(char)
Die for-Schleife durchläuft automatisch die Elemente des Iterables und verarbeitet sie einzeln.
Wenn Python ein Iterable verarbeitet, wandelt es das Objekt mit der Funktion iter() in einen Iterator um. Intern ruft iter() die Methode __iter__() des Objekts auf. Ebenso ruft die Funktion next() den nächsten Wert aus dem Iterator ab, indem sie dessen Methode __next__() aufruft.
Das folgende Beispiel zeigt, wie dies funktioniert:
12345678910numbers = [1, 2, 3, 4] # Converting the list to an iterator numbers_iterator = iter(numbers) # Accessing elements one at a time using `next()` print(next(numbers_iterator)) # Output: 1 print(next(numbers_iterator)) # Output: 2 print(next(numbers_iterator)) # Output: 3 print(next(numbers_iterator)) # Output: 4 print(next(numbers_iterator)) # Output: StopIteration
Iterierbare Objekte vs. Iteratoren
Während alle Iteratoren iterierbar sind, sind nicht alle iterierbaren Objekte Iteratoren. Ein Iterator merkt sich seine Position während der Durchlaufens und ermöglicht den sequentiellen Zugriff auf Elemente, bis das Ende erreicht ist.
Einschränkung von iterierbaren Objekten
Beim Arbeiten mit großen Datensätzen kann das Speichern aller Elemente in einem iterierbaren Objekt wie einer Liste ineffizient sein. Wenn beispielsweise eine Zahlenfolge dynamisch generiert wird oder zu groß ist, um in den Speicher zu passen, wird eine Möglichkeit benötigt, Elemente bei Bedarf zu verarbeiten. Hier werden Iteratoren (im nächsten Kapitel behandelt) und Lazy Evaluation (später vorgestellt) entscheidend.
Swipe to start coding
Schreiben Sie ein Python-Skript, um das Würfeln mit einem gemischten sechsseitigen Würfel mithilfe von Iteratoren zu simulieren. Vervollständigen Sie die fehlenden Teile des Codes, um einen Iterator zu erstellen, Elemente mit next() abzurufen und das Ende der Iteration elegant zu behandeln.
- Eine Liste
[1, 2, 3, 4, 5, 6]stellt die Seiten eines Würfels dar. Die Liste wurde bereits mitrandom.shuffle()gemischt. - Wandeln Sie die gemischte Liste in einen Iterator um, damit Sie ihre Elemente einzeln durchlaufen können.
- Verwenden Sie die Funktion
next(), um das Würfeln zu simulieren und jede Seite auszugeben, bis alle Seiten verwendet wurden. - Wenn der Iterator erschöpft ist, behandeln Sie die Ausnahme
StopIteration, um anzuzeigen, dass alle Würfe abgeschlossen sind.
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In Python sind Iterables Objekte, die durchlaufen oder überiteriert werden können, wobei ihre Elemente nacheinander zurückgegeben werden. Diese Fähigkeit, jeweils ein Element zu liefern, macht sie unverzichtbar für Aufgaben wie Schleifen, Comprehensions und Entpacken.
Zu den häufigsten Iterables gehören:
- Datenstrukturen: Listen, Tupel, Dictionaries, Sets;
- Strings: geben ihre Zeichen einzeln zurück;
- Eigene Objekte: werden durch Implementierung der Methode
__iter__iterierbar gemacht.
Ein zentrales Merkmal von Iterables ist, dass sie sich beim Durchlaufen ihre Position nicht von selbst "merken". Um ihre Elemente tatsächlich zu durchlaufen, benötigen sie einen Iterator.
1234567numbers = [1, 2, 3, 4] for num in numbers: print(num) title = "codefinity" for char in title: print(char)
Die for-Schleife durchläuft automatisch die Elemente des Iterables und verarbeitet sie einzeln.
Wenn Python ein Iterable verarbeitet, wandelt es das Objekt mit der Funktion iter() in einen Iterator um. Intern ruft iter() die Methode __iter__() des Objekts auf. Ebenso ruft die Funktion next() den nächsten Wert aus dem Iterator ab, indem sie dessen Methode __next__() aufruft.
Das folgende Beispiel zeigt, wie dies funktioniert:
12345678910numbers = [1, 2, 3, 4] # Converting the list to an iterator numbers_iterator = iter(numbers) # Accessing elements one at a time using `next()` print(next(numbers_iterator)) # Output: 1 print(next(numbers_iterator)) # Output: 2 print(next(numbers_iterator)) # Output: 3 print(next(numbers_iterator)) # Output: 4 print(next(numbers_iterator)) # Output: StopIteration
Iterierbare Objekte vs. Iteratoren
Während alle Iteratoren iterierbar sind, sind nicht alle iterierbaren Objekte Iteratoren. Ein Iterator merkt sich seine Position während der Durchlaufens und ermöglicht den sequentiellen Zugriff auf Elemente, bis das Ende erreicht ist.
Einschränkung von iterierbaren Objekten
Beim Arbeiten mit großen Datensätzen kann das Speichern aller Elemente in einem iterierbaren Objekt wie einer Liste ineffizient sein. Wenn beispielsweise eine Zahlenfolge dynamisch generiert wird oder zu groß ist, um in den Speicher zu passen, wird eine Möglichkeit benötigt, Elemente bei Bedarf zu verarbeiten. Hier werden Iteratoren (im nächsten Kapitel behandelt) und Lazy Evaluation (später vorgestellt) entscheidend.
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- Eine Liste
[1, 2, 3, 4, 5, 6]stellt die Seiten eines Würfels dar. Die Liste wurde bereits mitrandom.shuffle()gemischt. - Wandeln Sie die gemischte Liste in einen Iterator um, damit Sie ihre Elemente einzeln durchlaufen können.
- Verwenden Sie die Funktion
next(), um das Würfeln zu simulieren und jede Seite auszugeben, bis alle Seiten verwendet wurden. - Wenn der Iterator erschöpft ist, behandeln Sie die Ausnahme
StopIteration, um anzuzeigen, dass alle Würfe abgeschlossen sind.
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