Python 如何实施"；“下一步”；dictionary对象是否可编辑？

我有一个字典的包装器：

class MyDict:
    def __init__(self):
        self.container = {}

    def __setitem__(self, key, value):
        self.container[key] = value

    def __getitem__(self, key):
        return self.container[key]

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        pass

dic = MyDict()
dic['a'] = 1
dic['b'] = 2

for key in dic:
    print key

_iter_index = 0

def __iter__(self):
    return self

def next(self):
    idx = self._iter_index
    if idx is None or idx >= len(self.container):
        # once we reach the end, all iteration is done, end of.
        self._iter_index = None
        raise StopIteration()
    value = list(self.container)[idx]
    self._iter_index = idx + 1
    return value

---

我的问题是，我不知道如何实现

next

方法以使

MyDict

可编辑。如有任何建议，将不胜感激

字典本身不是迭代器（只能迭代一次）。您通常将它们设置为iterable，可以为其生成多个迭代器

完全删除

next

方法，让

\uuuu iter\uuuu

在每次调用时返回一个iterable对象。这可以非常简单，只需为

self.container

返回迭代器即可：

def __iter__(self):
    return iter(self.container)

如果必须使类成为迭代器，则必须以某种方式跟踪当前迭代位置，并在到达“结束”时提出

StopIteration

。一个简单的实现可能是将

iter（self.container）

对象存储在

self

上，第一次调用

\uuuu iter\uuuu

：

def __iter__(self):
    return self

def next(self):
    if not hasattr(self, '_iter'):
        self._iter = iter(self.container)
    return next(self._iter)

在这一点上，

iter（self.container）

对象负责跟踪迭代位置，并在到达终点时提升

StopIteration

。如果底层字典被修改（添加或删除了键）并且迭代顺序被破坏，它也会引发异常

另一种方法是每次只存储在整数位置并索引到

列表（self.container）

，而忽略插入或删除会改变字典的迭代顺序这一事实：

class MyDict:
    def __init__(self):
        self.container = {}

    def __setitem__(self, key, value):
        self.container[key] = value

    def __getitem__(self, key):
        return self.container[key]

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        pass

dic = MyDict()
dic['a'] = 1
dic['b'] = 2

for key in dic:
    print key

_iter_index = 0

def __iter__(self):
    return self

def next(self):
    idx = self._iter_index
    if idx is None or idx >= len(self.container):
        # once we reach the end, all iteration is done, end of.
        self._iter_index = None
        raise StopIteration()
    value = list(self.container)[idx]
    self._iter_index = idx + 1
    return value

---

在这两种情况下，对象都是只能迭代一次的迭代器。一旦到达末尾，就不能重新启动它。

字典本身不是迭代器（只能迭代一次）。您通常将它们设置为iterable，可以为其生成多个迭代器

完全删除

next

方法，让

\uuuu iter\uuuu

在每次调用时返回一个iterable对象。这可以非常简单，只需为

self.container

返回迭代器即可：

def __iter__(self):
    return iter(self.container)

如果必须使类成为迭代器，则必须以某种方式跟踪当前迭代位置，并在到达“结束”时提出

StopIteration

。一个简单的实现可能是将

iter（self.container）

对象存储在

self

上，第一次调用

\uuuu iter\uuuu

：

def __iter__(self):
    return self

def next(self):
    if not hasattr(self, '_iter'):
        self._iter = iter(self.container)
    return next(self._iter)

在这一点上，

iter（self.container）

对象负责跟踪迭代位置，并在到达终点时提升

StopIteration

。如果底层字典被修改（添加或删除了键）并且迭代顺序被破坏，它也会引发异常

另一种方法是每次只存储在整数位置并索引到

列表（self.container）

，而忽略插入或删除会改变字典的迭代顺序这一事实：

class MyDict:
    def __init__(self):
        self.container = {}

    def __setitem__(self, key, value):
        self.container[key] = value

    def __getitem__(self, key):
        return self.container[key]

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        pass

dic = MyDict()
dic['a'] = 1
dic['b'] = 2

for key in dic:
    print key

_iter_index = 0

def __iter__(self):
    return self

def next(self):
    idx = self._iter_index
    if idx is None or idx >= len(self.container):
        # once we reach the end, all iteration is done, end of.
        self._iter_index = None
        raise StopIteration()
    value = list(self.container)[idx]
    self._iter_index = idx + 1
    return value

---

在这两种情况下，对象都是只能迭代一次的迭代器。一旦到达末尾，就不能再重新启动它。

例如，如果您希望能够在嵌套循环中使用类似dict的对象，或者任何其他需要对同一对象进行多次迭代的应用程序，那么您需要实现一个返回新创建的迭代器对象的方法

Python的iterable对象都可以做到这一点：

>>> [1, 2, 3].__iter__()
<listiterator object at 0x7f67146e53d0>
>>> iter([1, 2, 3]) # A simpler equivalent
<listiterator object at 0x7f67146e5390>

---

有关可能需要的更多详细信息，请参见。

如果您希望能够在嵌套循环中使用类似dict的对象，例如，或任何其他需要对同一对象进行多次迭代的应用程序，则需要实现一个返回新创建的迭代器对象的

\uiter\uuuuuu

方法

Python的iterable对象都可以做到这一点：

>>> [1, 2, 3].__iter__()
<listiterator object at 0x7f67146e53d0>
>>> iter([1, 2, 3]) # A simpler equivalent
<listiterator object at 0x7f67146e5390>

有关可能需要的更多详细信息，请参阅