Quase um livro, quase um tutorial, quase qualquer coisa
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O que são iteráveis? Basicamente e a grosso modo, iteráveis em python são todos os objetos que implementam o método __getitem__ ou __iter__. Beleza, vamos partir do simples.
Quase todos os tipos de dados em python são iteráveis, por exemplo: listas, strings, tuplas, dicionários, conjuntos, etc…
Vamos aos exemplos, eles são sempre mágicos:
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
# iteração
for x in lista:
print(x)
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
Era só isso? Sim, nem doeu, fala a verdade.
Em python, o comando for nos fornece um iterador implícito. O que? Não entendi.
O laço for em python itera em cada elemento da sequência. Como no exemplo, o for, ou foreach, no caso vai passando por cada elemento da sequência. Não é necessária a implementação de um index como na linguagem C, onde a iteração é explícita:
for (i = 0; i > 10; i++){
sequencia[i];
}
__getitem__O padrão de projeto iterator em python já vem implementado por padrão, como já foi dito antes. Basta que um objeto tenha os métodos __iter__ ou __getitem__ para que um laço possa ser utilizado.
Vamos exemplificar:
class iteravel:
"""
Um objeto que implementa o `__getitem__` pode ser acessado por posição
"""
def __init__(self, sequencia):
self.seq = sequencia
def __getitem__(self, posicao):
"""
Por exemplo, quando tentamos acessar um elemento da sequência usando
slice:
>>> iteravel[2]
O interpretador python chama o __getitem__ do objeto e nos retorna
a posição solicitada
um exemplo:
IN: lista = [1, 2, 3, 4]
IN: lista[0]
OUT: 1
"""
return self.seq[posicao]
Então, pode-se compreender, sendo bem rústico, que todos os objetos que implementam __getitem__ são iteráveis em python.
__iter__Agora os objetos que implementam __iter__ tem algumas peculiaridades. Por exemplo, quando o iterável (vamos pensar no for) chamar a sequência, ela vai pedir o __iter__ que vai retornar uma instância de si mesmo para o for e ele vai chamar o __next__ até que a exceção StopIteration aconteça.
Uma classe que implementa __iter__:
class iteravel:
def __init__(self, sequencia):
self.data = sequencia
def __next__(self):
"""
Neste caso, como o método pop do objeto data é chamado
(vamos pensar em uma lista) ele vai retornar o primeiro elemento
(o de index 0) e vai remove-lo da lista
E quando a sequência estiver vazia ele vai nos retornar um StopIteration
O que vai fazer com que a iteração acabe.
Porém, estamos iterando com pop, o que faz a nossa iteração ser a única,
pois ela não pode ser repetida, dado que os elementos foram
removidos da lista
"""
if not self.sequencia:
raise StopIteration
return self.sequencia.pop()
def __iter__(self):
return self
Como é possível notar, o objeto com __iter__ não necessita de um __getitem__ e vise-versa. As diferenças partem do ponto em que um pode ser acessado por index/slice e outro não. Também um bom ponto é que nesse nosso caso, removemos os elementos da sequência, ou seja, ela se torna descartável.
Esse conceito, de ser descartado, pode parecer um pouco estranho no início, mas economiza muita memória. E, como estamos falando de programação funcional, pode-se dizer que nossa sequência se torna imutável, pois não existe uma maneira de mudar os valores contidos na lista do objeto.
Seguem dois links maravilhosos explicando sobre iteração em python:
O primeiro é a PEP sobre as estruturas dos iteráveis e o segundo um video do Guru Luciano Ramalho explicando tudo sobre iteradores.
Ah… Ia quase me esquecendo, se você não entendeu muita coisa sobre os dunders, você pode ler o Python data model. Obs: não me responsabilizo pelo programador melhor que você sairá desta página.
Embora esse tópico seja talvez o mais curto, ele vai ser de fundamental importância para o entendimento de um pouco de tudo nesse ‘Curso’. É sério. Vamos entender como trabalhar com iteráveis de uma maneira bonita no próximo tópico.
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