发布于 2015-08-30 07:37:11 | 171 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
目前为止，在一个对象上实现迭代最简单的方式是使用一个生成器函数。 在4.2小节中，使用Node类来表示树形数据结构。你可能想实现一个以深度优先方式遍历树形节点的生成器。 下面是代码示例：
class Node:
def __init__(self, value):
self._value = value
self._children = []
def __repr__(self):
return 'Node({!r})'.format(self._value)
def add_child(self, node):
self._children.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._children)
def depth_first(self):
yield self
for c in self:
yield from c.depth_first()
# Example
if __name__ == '__main__':
root = Node(0)
child1 = Node(1)
child2 = Node(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
child1.add_child(Node(3))
child1.add_child(Node(4))
child2.add_child(Node(5))
for ch in root.depth_first():
print(ch)
# Outputs Node(0), Node(1), Node(3), Node(4), Node(2), Node(5)
在这段代码中，depth_first() 方法简单直观。
它首先返回自己本身并迭代每一个子节点并
通过调用子节点的 depth_first() 方法(使用 yield from 语句)返回对应元素。
Python的迭代协议要求一个 __iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象，
这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
但是，实现这些通常会比较繁琐。
下面我们演示下这种方式，如何使用一个关联迭代器类重新实现 depth_first() 方法：
class Node2:
def __init__(self, value):
self._value = value
self._children = []
def __repr__(self):
return 'Node({!r})'.format(self._value)
def add_child(self, node):
self._children.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._children)
def depth_first(self):
return DepthFirstIterator(self)
class DepthFirstIterator(object):
'''
Depth-first traversal
'''
def __init__(self, start_node):
self._node = start_node
self._children_iter = None
self._child_iter = None
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
# Return myself if just started; create an iterator for children
if self._children_iter is None:
self._children_iter = iter(self._node)
return self._node
# If processing a child, return its next item
elif self._child_iter:
try:
nextchild = next(self._child_iter)
return nextchild
except StopIteration:
self._child_iter = None
return next(self)
# Advance to the next child and start its iteration
else:
self._child_iter = next(self._children_iter).depth_first()
return next(self)
DepthFirstIterator 类和上面使用生成器的版本工作原理类似，
但是它写起来很繁琐，因为迭代器必须在迭代处理过程中维护大量的状态信息。
坦白来讲，没人愿意写这么晦涩的代码。将你的迭代器定义为一个生成器后一切迎刃而解。