❮
Programming Basics SQL HTML CSS JavaScript Python C++ Java JavaFX Swing Problem Solving English English Conversations Computer Fundamentals Learn Typing
❯
الدرس التالي❯ ❮الدرس السابق

بايثونIterators

  • مفهوم الـ Iterator
  • الفرق بين الـ Iterator و الـ Iterable
  • التعامل مع الـ Iterator
  • المرور على قيم الـ Iterator بواسطة الحلقة for
  • أمثلة حول إنشاء Iterator

مفهوم الـ Iterator

الـ Iterator عبارة عن كائن يحتوي على عدد محدد من القيم التي يتم تخزينها بالترتيب وراء بعضها البعض حيث أنك عندما تريد الوصول إلى القيم التي فيه فإنك تستطيع الوصول إلى قيمه الواحدة تلو الأخرى بنفس الترتيب الذي تم تخزينهم فيه.
فعلياً, كلما وصلت إلى قيمة فيه تصبح قادر على الوصول إلى القيمة التالية الموضوعة بعدها مباشرةً.


معلومة تقنية

الـ Iterator في بايثون عبارة عن كائن يطبق بروتوكول يقال له Iterator Protocol.
هذا البروتوكول يتم تطبيقه من خلال إستدعاء الدالتين المجهزتين لذلك: __iter__() و __next__().
و بالتالي تستطيع إنشاء Iterator بنفسك إذا فعلت Override لهاتين الدالتين بشكل صحيح في حال أردت ذلك.

الفرق بين الـ Iterator و الـ Iterable

عند إنشاء كائن list, tuple, set, أو dict فإنك بذلك تنشئ كائن نوعه Iterable حيث أنك تستطيع الوصول لقيمة أي عنصر فيهم بشكل مباشر من خلال ذكر رقم الـ Index أو الـ Key الخاص بالعنصر.

كائن الـ Iterator لا يمكن الوصول لقيم محددة فيه, لأنه كما سبق و قلنا يمكنك الوصول لقيمه بنفس الترتيب الذي تم تخزينهم فيه.
في كل مرة تريد فيها الحصول على القيمة التالية فيه سيكون عليك إستدعاء دالة إسمها next().
هذه الدالة مصممة لإعطاءك القيمة التالية في الـ Iterator في كل مرة تستدعيها فيها.
في حال وصلت إلى نهاية الـ Iterator - أي إلى آخر قيمة فيه - و قمت باستدعاءها, سترجع لك الخطأ StopIteration.

الفرق المهم بين الـ Iterable و الـ Iterator هو أن هذا الأخير لا يمكن الوصول بشكل مباشر لقيمة محددة فيه.

التعامل مع الـ Iterator

في البداية, للحصول على نسخة من كائن نوعه Iterable ككائن نوعه Iterator, نستخدم دالة جاهزة في بايثون إسمها iter().


في المثال التالي قمنا بإنشاء list وضعنا فيه 3 قيم.
بعدها قمنا بإنشاء iterator منه, و من ثم عرضنا القيم الموجودة فيه الواحدة تلو الأخرى.

مثال

Test.py
# يحتوي 3 قيم my_list إسمه list هنا قمنا بإنشاء
my_list = ("Banana", "Orange", "Apple")
# my_list وضعنا فيه قيم الكائن iterator هنا قمنا بإنشاء
my_iterator = iter(my_list)
# ثلاث مرات و عرض ما ترجعه في كل مرة next() هنا قمنا باستدعاء الدالة
# my_iterator لاحظ أنها في كل مرة ترجع القيمة التالية في الكائن
print(next(my_iterator))
print(next(my_iterator))
print(next(my_iterator))
# يحتوي 3 قيم my_list إسمه list هنا قمنا بإنشاء my_list = ("Banana", "Orange", "Apple") # my_list وضعنا فيه قيم الكائن iterator هنا قمنا بإنشاء my_iterator = iter(my_list) # ثلاث مرات و عرض ما ترجعه في كل مرة next() هنا قمنا باستدعاء الدالة # my_iterator لاحظ أنها في كل مرة ترجع القيمة التالية في الكائن print(next(my_iterator)) print(next(my_iterator)) print(next(my_iterator))

سنحصل على النتيجة التالية عند تشغيل الملف Test.

Banana
Orange
Apple

المرور على قيم الـ Iterator بواسطة الحلقة for


في المثال التالي قمنا بإنشاء list وضعنا فيه 3 قيم.
بعدها قمنا باستخدام الحلقة for لعرض القيم الموجودة فيه الواحدة تلو الأخرى.

المثال الأول

Test.py
# يحتوي 3 قيم my_list إسمه list هنا قمنا بإنشاء
my_list = ("Banana", "Orange", "Apple")
# بعدها سيتم عرض قيمته ,val و من ثم وضعها في المتغير my_listهنا في كل دورة سيتم جلب القيمة التالية من الكائن
for val in my_list:
print(val)
# يحتوي 3 قيم my_list إسمه list هنا قمنا بإنشاء my_list = ("Banana", "Orange", "Apple") # بعدها سيتم عرض قيمته ,val و من ثم وضعها في المتغير my_listهنا في كل دورة سيتم جلب القيمة التالية من الكائن for val in my_list: print(val)

سنحصل على النتيجة التالية عند تشغيل الملف Test.

Banana
Orange
Apple

معلومة تقنية

الذي عليك معرفته هنا هو أن مفسر لغة بايثون يقوم بتحويل الحلقة for إلى كائن iterator و على هذا الأساس فإن الحلقة ترجع لك القيمة التالية في كل دورة.
إذاً الحلقة for التي تستخدمها للمرور على قيم أي Iterable كالتالي.

for element in iterable:
# iterable هنا نكتب ما نريد أن نفعله مع قيم الـ
for element in iterable: # iterable هنا نكتب ما نريد أن نفعله مع قيم الـ

فعلياً مفسر لغة بايثون يقوم داخلياً بالتعامل مع الحلقة for كالتالي.

# iterable من الـ iterator يقوم بإنشاء
iter_obj = iter(iterable)
# لا تتوقف while بعدها ينشئ حلقة
while True:
# iterator و في كل دورة في هذه الحلقة يحاول جلب القيمة التالية الموجودة في كائن الـ
try:
element = next(iter_obj)
# سيتم إيقاف الحلقة عن العمل - StopIteration أي عندما يحدث خطأ نوعه - iterator بمجرد أن لا يعود هناك أي قيمة جديدة في كائن الـ
except StopIteration:
break
# iterable من الـ iterator يقوم بإنشاء iter_obj = iter(iterable) # لا تتوقف while بعدها ينشئ حلقة while True: # iterator و في كل دورة في هذه الحلقة يحاول جلب القيمة التالية الموجودة في كائن الـ try: element = next(iter_obj) # سيتم إيقاف الحلقة عن العمل - StopIteration أي عندما يحدث خطأ نوعه - iterator بمجرد أن لا يعود هناك أي قيمة جديدة في كائن الـ except StopIteration: break


لست مضطر لفهم طريقة عمل الحلقة for بشكل دقيق جداُ في هذه المرحلة, لكن يفضل أن تعرف ذلك لتفهم كيف تعمل لغة بايثون و تزيد خبرتك في التعامل معها.
كما أنك ستفهم الكود الذي كتبناه الآن بكل سهولة في دروس لاحقة حين تتعلم كيف تعالج الأخطاء البرمجية باستخدام الكلمتين try و except.



في المثال التالي قمنا بالمرور على جميع أحرف النص و عرضهم واحداً تلو الآخر باستخدام الحلقة for.

المثال الثاني

Test.py
# هنا قمنا بتعريف متغير يحتوي على نص, أي يحتوي على سلسلة من الأحرف
string = 'Python'
# بعدها سيتم عرضه .string في كل دورة في الحلقة سيتم جلب حرف من هذا النص و تخزينه في المتغير
for c in string:
print(c)
# هنا قمنا بتعريف متغير يحتوي على نص, أي يحتوي على سلسلة من الأحرف string = 'Python' # بعدها سيتم عرضه .string في كل دورة في الحلقة سيتم جلب حرف من هذا النص و تخزينه في المتغير for c in string: print(c)

سنحصل على النتيجة التالية عند تشغيل الملف Test.

P
y
t
h
o
n


بما أن الحلقة for ترجع الحرف التالي الموجود في النص في كل دورة, فهذا يعني أن النوع str أيضاً يعتبر Iterable.

أمثلة حول إنشاء Iterator


في المثال التالي قمنا ببناء كلاس يعطينا Iterator لا نهاية له. أي قمنا ببناء Infinite Iterator.

المثال الأول

Test.py
# __next__() و __iter__() للدالتين Override لأنه يفعل Iterator يمثل IterCounter هنا قمنا بإنشاء كلاس إسمه
class IterCounter:
# هي 0 IterCounter هنا قلنا أن القيمة الأولى التي سيتم إعطاؤها لأي كائن يتم إنشاؤه من الكلاس
def __iter__(self):
self.num = 0
return self
# مضافاً إليها 1 num ستكون قيمة المتغير next() في كل مرة نستدعي فيها الدالة IterCounter هنا قلنا أن القيمة التالية التي سيرجعها الكائن الذي ننشئه من الكلاس
def __next__(self):
self.num += 1
return self.num
# iter_counter و من ثم قمنا بتخزينه في الكائن ,iter() بواسطة الدالة iterator مع تحويله مباشرةً لـ IterCounter هنا قمنا بإنشاء كائن من الكلاس
iter_counter = iter(IterCounter())
# next() في كل مرة نمرره للدالة iter_counter هنا قمنا بعرض القيمة التالية التي سيرجعها الكائن
print(next(iter_counter))
print(next(iter_counter))
print(next(iter_counter))
print(next(iter_counter))
print(next(iter_counter))
# __next__() و __iter__() للدالتين Override لأنه يفعل Iterator يمثل IterCounter هنا قمنا بإنشاء كلاس إسمه class IterCounter: # هي 0 IterCounter هنا قلنا أن القيمة الأولى التي سيتم إعطاؤها لأي كائن يتم إنشاؤه من الكلاس def __iter__(self): self.num = 0 return self # مضافاً إليها 1 num ستكون قيمة المتغير next() في كل مرة نستدعي فيها الدالة IterCounter هنا قلنا أن القيمة التالية التي سيرجعها الكائن الذي ننشئه من الكلاس def __next__(self): self.num += 1 return self.num # iter_counter و من ثم قمنا بتخزينه في الكائن ,iter() بواسطة الدالة iterator مع تحويله مباشرةً لـ IterCounter هنا قمنا بإنشاء كائن من الكلاس iter_counter = iter(IterCounter()) # next() في كل مرة نمرره للدالة iter_counter هنا قمنا بعرض القيمة التالية التي سيرجعها الكائن print(next(iter_counter)) print(next(iter_counter)) print(next(iter_counter)) print(next(iter_counter)) print(next(iter_counter))

سنحصل على النتيجة التالية عند تشغيل الملف Test.

1
2
3
4
5


في المثال التالي قمنا ببناء كلاس يعطينا Iterator يعطينا القيم المضاعفة للعدد 2 مع جعل المستخدم قادر على تحديد عدد القيم الأقصى الذي سيتم إرجاعه.

المثال الثاني

Test.py
class PowTwo:
# يمكن تمرير رقم لها مباشرةً عند إنشاء كائن من هذا الكلاس end الخاصية
def __init__(self, end=1):
self.end = end
# تساوي 0 next() الذي سنستخدمه لحساب كم مرة تم إستدعاء الدالة n هنا جعلنا القيمة الأولية للمتغير
def __iter__(self):
self.n = 1
return self
# سيتم إرجاع القيمة end أصغر من قيمة الخاصية n إذا كانت قيمة المتغير ,next() هنا قلنا أنه كلما تم إستدعاء الدالة
# الذي يعني أنه لم يعد هناك أي قيمة في الكائن StopIteration المضاعفة التالية, و إذا لم تكن أصغر منها سيتم إرجاع الخطأ
def __next__(self):
if self.n <= self.end:
result = 2 ** self.n
self.n += 1
return result
else:
raise StopIteration
# next() و من ثم طباعة المضاعفات الخمسة للرقم 2 كلما تم إستدعاء الدالة end و تمرير القيمة 5 مكان الخاصية PowTwo هنا قمنا بإنشاء كائن من الكلاس
for val in PowTwo(5):
print(val)
class PowTwo: # يمكن تمرير رقم لها مباشرةً عند إنشاء كائن من هذا الكلاس end الخاصية def __init__(self, end=1): self.end = end # تساوي 0 next() الذي سنستخدمه لحساب كم مرة تم إستدعاء الدالة n هنا جعلنا القيمة الأولية للمتغير def __iter__(self): self.n = 1 return self # سيتم إرجاع القيمة end أصغر من قيمة الخاصية n إذا كانت قيمة المتغير ,next() هنا قلنا أنه كلما تم إستدعاء الدالة # الذي يعني أنه لم يعد هناك أي قيمة في الكائن StopIteration المضاعفة التالية, و إذا لم تكن أصغر منها سيتم إرجاع الخطأ def __next__(self): if self.n <= self.end: result = 2 ** self.n self.n += 1 return result else: raise StopIteration # next() و من ثم طباعة المضاعفات الخمسة للرقم 2 كلما تم إستدعاء الدالة end و تمرير القيمة 5 مكان الخاصية PowTwo هنا قمنا بإنشاء كائن من الكلاس for val in PowTwo(5): print(val)

سنحصل على النتيجة التالية عند تشغيل الملف Test.

2
4
8
16
32
الدرس التالي❯ ❮الدرس السابق