模拟实现一个enumerate函数

def myEnumerate(seq, start=0):

    results = []

    n = start

    for i in seq:

        results.append((n, i))

    return results

返回一个list, 如果list数据过多，则占用内存太大。而迭代器每次只需要很小的内存。再往下看迭代器。

迭代器

内建函数iter()可以生成一个iterator迭代器。相比list来说，iterator不需要很大的内存空间。

迭代器通过next()来遍历元素，并且完成遍历时抛出StopIteration()异常。

it = iter(range(5))

print it.next()         # 0

print it.next()         # 1

print it.next()         # 2

print it.next()         # 3

print it.next()         # 4

print it.next()         # StopIteration()

可以用for循环对迭代器进行遍历

it = iter(range(5))

for i in it:

    print i

print it.next()         # StopIteration()

遍历完成时，调用it.next()，抛出StopIteration()异常。可以看出for循环调用的是next()方法。就像下边这样。

while True:

    try:

        print it.next()

    except StopIteration:

        break

用迭代器改进enumerate的实现

一个类只要实现了__iter__与next()方法, 便可以进行迭代。

class myEnumerate:

    def __init__(self, seq, start=0):

        self.seq = seq

        self.start = start

        self.n = 0

    def __iter__(self):

        return self

    def next(self):

        if self.n == len(self.seq):

            raise StopIteration()

        item = self.seq[self.n]

        index = self.start

        self.n += 1

        self.start += 1

        return index, item

使用迭代器解决了空间占用的问题，不过代码也太繁琐了，一点没有python风格。

yield

于是，简洁的代码便来了。一个可迭代的并且简洁的简洁的方案。使用next()方法会依次返回元素，并且越界时报StopIteration异常。

def myEnumerate(seq, start=0):

    n = start

    for i in seq:

        yield n, i

        n += 1

it = myEnumerate(range(5))

print it.next()         # (0, 0)

print it.next()         # (1, 1)

print it.next()         # (2, 2)

print it.next()         # (3, 3)

print it.next()         # (4, 4)

print it.next()         # StopIteration