در حال بارگذاری...

Iterator‌ها

Iterator‌ها یکی از مفاهیم پایه و بسیار مهم در برنامه‌نویسی پایتون هستند که امکان پیمایش ترتیبی بر روی داده‌ها را فراهم می‌کنند، بدون آنکه نیاز باشد جزئیات داخلی ساختار داده‌ها را بدانیم. یک Iterator در واقع یک شیء است که از طریق آن می‌توان عناصر یک مجموعه مانند لیست، دیکشنری یا مجموعه‌ها را یکی پس از دیگری خواند. در توسعه بک‌اند و معماری سیستم‌ها، استفاده از Iterator‌ها بسیار حیاتی است زیرا امکان پردازش داده‌های حجیم، استریم‌های اطلاعاتی و نتایج کوئری‌های پایگاه داده را به شکل بهینه فراهم می‌کند. Iterator‌ها باعث بهبود خوانایی کد، قابلیت نگهداری و کارایی سیستم می‌شوند و با پیاده‌سازی Lazy Evaluation مصرف حافظه را کاهش می‌دهند.
مفاهیم کلیدی شامل سینتکس ایجاد و استفاده از Iterator‌ها، کار با ساختارهای داده مختلف، الگوهای پیمایش الگوریتمی و اصول برنامه‌نویسی شیءگرا برای پیاده‌سازی Iterator‌های سفارشی است. Iterator‌ها در پایتون از پروتکل Iterator پیروی می‌کنند که شامل متدهای iter() و next() است. در این آموزش، خوانندگان با نحوه استفاده از Iterator‌های داخلی پایتون، ساخت Iterator‌های سفارشی، مدیریت استثناهای ناشی از پایان iteration و بهینه‌سازی پردازش داده‌ها در سناریوهای واقعی بک‌اند آشنا خواهند شد.

مثال پایه

python
PYTHON Code 
# تعریف یک لیست از اعداد

اعداد = \[1, 2, 3, 4, 5]

# ایجاد Iterator از لیست

iterator_اعداد = iter(اعداد)

# پیمایش Iterator با استفاده از next()

while True:
try:
عدد = next(iterator_اعداد)
print(f"عدد فعلی: {عدد}")
except StopIteration:
break

در این مثال ساده، ابتدا یک لیست اعداد تعریف شده و با استفاده از تابع iter() یک Iterator ساخته شده است. Iterator امکان دسترسی ترتیبی به عناصر را از طریق متد next() فراهم می‌کند. هنگامی که Iterator به انتهای لیست برسد، استثنای StopIteration رخ می‌دهد که در بلوک try-except مدیریت شده است تا حلقه به درستی خاتمه یابد.
این مثال نشان می‌دهد که چگونه Iterator‌ها پیمایش مجموعه داده‌ها را از جزئیات داخلی آن‌ها جدا می‌کنند. در توسعه بک‌اند، این تکنیک برای پردازش داده‌های بزرگ، خواندن فایل‌ها به صورت خط به خط یا مدیریت نتایج کوئری‌های پایگاه داده بدون بارگذاری کامل داده‌ها در حافظه کاربرد دارد. درک تفاوت بین Iterable و Iterator و نحوه مدیریت امن StopIteration برای مبتدیان ضروری است.

مثال کاربردی

python
PYTHON Code 
class FibonacciIterator:
def init(self, تعداد_حداکثر):
self.تعداد_حداکثر = تعداد_حداکثر
self.index = 0
self.a, self.b = 0, 1

def __iter__(self):
return self

def __next__(self):
if self.index >= self.تعداد_حداکثر:
raise StopIteration
مقدار = self.a
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.index += 1
return مقدار

# ایجاد Iterator فیبوناچی

fib_iterator = FibonacciIterator(10)

# پیمایش اعداد فیبوناچی

for num in fib_iterator:
print(f"عدد فیبوناچی: {num}")

در این مثال پیشرفته، یک Iterator سفارشی برای تولید دنباله فیبوناچی پیاده‌سازی شده است. کلاس FibonacciIterator متدهای iter() و next() را مطابق با پروتکل Iterator پیاده‌سازی می‌کند. متد next() عدد بعدی فیبوناچی را محاسبه کرده و پس از رسیدن به تعداد حداکثر، استثنای StopIteration را ایجاد می‌کند.
استفاده از حلقه for امکان پیمایش بدون مدیریت دستی اندیس‌ها را فراهم می‌کند. این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با ترکیب برنامه‌نویسی شیءگرا و Iterator‌ها، وضعیت و منطق پیمایش را encapsulate کرده و قابلیت استفاده مجدد و نگهداری کد را افزایش داد. کاربردهای واقعی شامل صفحه‌بندی API‌ها، پردازش جریان داده‌ها و تولید دنباله‌های پویا در بک‌اند است. Iterator‌ها همچنین باعث صرفه‌جویی در حافظه و پیاده‌سازی Lazy Evaluation می‌شوند، که به بهینه‌سازی عملکرد سیستم کمک می‌کند.

بهترین شیوه‌ها برای استفاده از Iterator‌ها شامل رعایت پروتکل Iterator، استفاده از Lazy Evaluation برای کاهش مصرف حافظه و مدیریت صحیح StopIteration است. تغییر مجموعه داده‌ها در طول iteration باید اجتناب شود زیرا می‌تواند منجر به رفتار غیرمنتظره یا خطاهای زمان اجرا شود. اشتباهات رایج شامل حلقه‌های بی‌نهایت در next()، نادیده گرفتن StopIteration، بارگذاری کامل داده‌ها به جای Lazy Evaluation و انجام محاسبات سنگین داخل حلقه است.
برای رفع اشکال، بررسی مقادیر میانی، کنترل اندیس‌ها و دیباگ گام به گام توصیه می‌شود. بهینه‌سازی عملکرد می‌تواند با استفاده از generatorها، کش کردن نتایج و کاهش عملیات پیچیده داخل حلقه‌ها انجام شود. از نظر امنیت، Iterator‌ها نباید مستقیماً بر داده‌های ورودی ناشناخته اجرا شوند تا از هدر رفت منابع و رفتار غیرمنتظره جلوگیری شود. پیروی از این راهنمایی‌ها استفاده از Iterator‌ها را در بک‌اند ایمن، بهینه و قابل نگهداری می‌سازد.

📊 جدول مرجع

Element/Concept Description Usage Example
iter() ایجاد یک Iterator از یک Iterable iterator_اعداد = iter(اعداد)
next() دریافت عنصر بعدی Iterator عدد = next(iterator_اعداد)
Iterator سفارشی تعریف کلاس با iter و next class FibonacciIterator: ...
Generator Lazy Evaluation برای iteration با حافظه کم fib_gen = (x**2 for x in range(10))
StopIteration نشان‌دهنده پایان iteration raise StopIteration

در جمع‌بندی، Iterator‌ها ابزار ضروری برای دسترسی ترتیبی به عناصر داده‌ها و بهینه‌سازی حافظه و عملکرد سیستم هستند. آن‌ها در برنامه‌های بک‌اند برای عملیات پایگاه داده، مدیریت فایل، پردازش جریان داده و اجرای الگوریتم‌های سلسله‌مراتبی کاربردی هستند. تسلط بر Iterator‌ها امکان ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، قابل نگهداری و بهینه را فراهم می‌کند. پس از یادگیری Iterator‌ها، مطالعه Generator‌ها، الگوهای Lazy Evaluation و ترکیب Iterator‌ها برای پردازش داده‌های پیچیده توصیه می‌شود. تمرین مداوم و بهره‌گیری از کتابخانه‌های استاندارد و شخص ثالث Python باعث توسعه سیستم‌های robust در بک‌اند خواهد شد.

🧠 دانش خود را بیازمایید

آماده شروع

آزمون دانش شما

درک خود از این موضوع را با سوالات کاربردی بسنجید.

❓
5
سوالات
🎯
70%
برای قبولی
♾️
∞
زمان
🔄
∞
تلاش‌ها

📝 دستورالعمل‌ها

  • هر سوال را با دقت بخوانید
  • بهترین پاسخ را برای هر سوال انتخاب کنید
  • می‌توانید آزمون را هر چند بار که می‌خواهید تکرار کنید
  • پیشرفت شما در بالا نمایش داده می‌شود
موضوع 25 از 54
Python آموزش