Python Iterators
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class IteratorClass:
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
# return next value or raise StopIteration
iterator = iter(iterable)
next(iterator)Iterable बनाम Iterator
Iterable वह कुछ भी है जिस पर आप for statement से loop कर सकते हैं (list, string, dict) -- iterator वह अलग object है जो वाकई track रखता है कि आप उस sequence में कहाँ हैं और हर बार पूछे जाने पर अगला element लौटाता है।
उदाहरण: Iterable vs. Iterator
numbers = [1, 2, 3]
print(hasattr(numbers, "__iter__")) # lists are iterable
it = iter(numbers)
print(hasattr(it, "__next__")) # the iterator object supports next()iter() और next() Functions
iter(some_list) किसी iterable को iterator object में बदल देता है, और बार-बार next(that_iterator) call करना एक बार में एक element लाता है, हर call के साथ internal position आगे बढ़ाता है -- for loop hood के नीचे बिल्कुल यही अपने आप करता है।
उदाहरण: The iter() and next() Functions
numbers = [1, 2, 3]
it = iter(numbers) # converts the list into an iterator
print(next(it)) # advances and returns the first value
print(next(it)) # advances and returns the second valueCustom Iterators बनाना
अपनी iterator class लिखने का मतलब है __iter__ (जो सामान्यतः self लौटाता है) और __next__ (जो हर बार call होने पर अगला value compute करके लौटाता है) implement करना -- ये दोनों methods मिलकर किसी object को for loop में उपयोग करने लायक बनाते हैं।
उदाहरण: Creating Custom Iterators
class Counter:
def __init__(self, limit):
self.n = 0
self.limit = limit
def __iter__(self): # returns itself, making the object an iterator too
return self
def __next__(self):
if self.n >= self.limit:
raise StopIteration # signals the loop to stop
self.n += 1
return self.n
for value in Counter(3):
print(value)StopIteration Exception
जब देने के लिए कोई item बचे न रहें, तो आपके __next__ method को StopIteration raise करना होता है -- for loop internally इस specific exception पर नज़र रखता है और इसे साफ़-सुथरे तरीके से loop रोकने के संकेत के रूप में इस्तेमाल करता है, न कि इसे unhandled error मानकर।
उदाहरण: The StopIteration Exception
numbers = iter([1])
print(next(numbers))
try:
next(numbers) # no items left
except StopIteration:
print("No more items")Iterators के व्यावहारिक उपयोग
चूँकि iterator explicitly पूछे जाने पर ही अगला value compute करता है, उसे कभी पूरी sequence एक साथ memory में रखने की ज़रूरत नहीं पड़ती -- यह lazy evaluation ही iterators को बहुत बड़े या यहाँ तक कि effectively infinite data sequences को process करने के लिए efficient बनाता है।
उदाहरण: Practical Uses of Iterators
def count_up_to(limit):
n = 1
while n <= limit:
yield n # produces one value at a time, lazily
n += 1
for value in count_up_to(3):
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