Python中iter函数的使用方法-成都快上网建站

Python中iter函数的使用方法

小编给大家分享一下Python中iter函数的使用方法,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

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Python 3中关于iter (object[, sentinel)] 方法有两个参数。

使用iter (object)这种形式比较常见,iter (object, sentinel)这种形式一般较少使用。

1.iter (object)

Python官方文档对于这种形式的解释很容易理解。

此时,object必须是集合对象,且支持迭代协议(iteration protocol)或者支持序列协议(sequence protocol)。

说白了,也就是实现了__iter__() 方法或者 __getitem__() 方法

l = [1, 2, 3]  for i in iter(l):      print(i)

2.iter (object, sentinel)

Python官方文档对于这种形式的解释是:如果传递了第二个参数,则object必须是一个可调用的对象(如函数)。此时,iter创建了一个迭代器对象,每次调用这个迭代器对象的__next__()方法时,都会调用object。

如果__next__的返回值等于sentinel,则抛出StopIteration异常,否则返回下一个值。

   class TestIter(object):        def __init__(self):            self.l=[1,2,3,4,5]            self.i=iter(self.l)        def __call__(self):  #定义了__call__方法的类的实例是可调用的            item = next(self.i)            print ("__call__ is called,which would return",item)            return item        def __iter__(self): #支持迭代协议(即定义有__iter__()函数)            print ("__iter__ is called!!")            return iter(self.l)    t = TestIter()  # t是可调用的    t1 = iter(t, 3)  # t必须是callable的,否则无法返回callable_iterator    print(callable(t))    for i in t1:        print(i) # 它每次在调用的时候,都会调用__call__函数,并且最后输出3就停止了。 True __call__ is called,which would return 1 1 __call__ is called,which would return 2 2 __call__ is called,which would return 3

在文件读取时使用:

import os import hashlib def bytes2human(n):    # 文件大小字节单位转换    symbols = ('K', 'M', 'G', 'T', 'P', 'E')    prefix = {}    for i, s in enumerate(symbols):        # << 左移” 左移一位表示乘2 即1 << 1=2,二位就表示4 即1 << 2=4,        # 10位就表示1024 即1 << 10=1024 就是2的n次方        prefix[s] = 1 << (i + 1) * 10    for s in reversed(symbols):        if n >= prefix[s]:            value = float(n) / prefix[s]            return '%.2f%s' % (value, s)    return "%sB" % n def get_md5(file_path):    """    得到文件MD5    :param file_path:    :return:    """    if os.path.isfile(file_path):        file_size = os.stat(file_path).st_size        md5_obj = hashlib.md5()  # hashlib        f = open(file_path, 'rb')  # 打开文件        read_size = 0        while read_size < file_size:            read_byte = f.read(8192)            md5_obj.update(read_byte)  # update md5            read_size += len(read_byte)        hash_code = md5_obj.hexdigest()  # get md5 hexdigest        f.close()        print('file: [{}] \nsize: [{}] \nmd5: [{}]'.format(            file_path, bytes2human(read_size), hash_code))        return str(hash_code) def get_filemd5(file_path):    # 使用迭代器读取文件获得MD5    if os.path.isfile(file_path):        file_size = os.stat(file_path).st_size        md5_obj = hashlib.md5()  # hashlib        f = open(file_path, 'rb')  # 打开文件        read_size = 1024        for chunk in iter(lambda: f.read(read_size), b''):  # 使用迭代器读取文件获得MD5            md5_obj.update(chunk)        hash_code = md5_obj.hexdigest()  # get md5 hexdigest        f.close()        print('file: [{}] \nsize: [{}] \nmd5: [{}]'.format(            file_path, bytes2human(file_size), hash_code))        return str(hash_code) if __name__ == '__main__':    md5 = get_md5(        r'C:\README.md')    md5_1 = get_filemd5(        r'C:\README.md') ------------------------输出 file: [C:\README.md] size: [941B] md5: [d22b8f76dcd8cfbfd4669d9d8101077e] file: [C:\README.md] size: [941B] md5: [d22b8f76dcd8cfbfd4669d9d8101077e]

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