迭代器、适配器、消费者
从for循环讲起
我们在控制语句里学习了Rust的for
循环表达式,我们知道,Rust的for循环实际上和C语言的循环语句是不同的。这是为什么呢?因为,for
循环不过是Rust编译器提供的语法糖!
首先,我们知道Rust有一个for
循环能够依次对迭代器的任意元素进行访问,即:
这里我们知道, (1..10) 其本身是一个迭代器,我们能对这个迭代器调用 .next()
方法,因此,for
循环就能完整的遍历一个循环。 而对于Vec
来说:
在上面的代码中,我们并没有显式地将一个Vec
转换成一个迭代器,那么它是如何工作的呢?现在就打开标准库翻api的同学可能发现了,Vec
本身并没有实现 Iterator
,也就是说,你无法对Vec
本身调用 .next()
方法。但是,我们在搜索的时候,发现了Vec
实现了 IntoIterator
的 trait。
其实,for
循环真正循环的,并不是一个迭代器(Iterator),真正在这个语法糖里起作用的,是 IntoIterator
这个 trait。
因此,上面的代码可以被展开成如下的等效代码(只是示意,不保证编译成功):
在这个代码里,我们首先对Vec
调用 into_iter
来判断其是否能被转换成一个迭代器,如果能,则进行迭代。
那么,迭代器自己怎么办?
为此,Rust在标准库里提供了一个实现:
也就是说,Rust为所有的迭代器默认的实现了 IntoIterator
,这个实现很简单,就是每次返回自己就好了。
也就是说:
任意一个 Iterator
都可以被用在 for
循环上!
无限迭代器
Rust支持通过省略高位的形式生成一个无限长度的自增序列,即:
不过不用担心这个无限增长的序列撑爆你的内存,占用你的CPU,因为适配器的惰性的特性,它本身是安全的,除非你对这个序列进行collect
或者fold
! 不过,我想聪明如你,不会犯这种错误吧! 因此,想要应用这个,你需要用take
或者take_while
来截断他,必须? 除非你将它当作一个生成器。当然了,那就是另外一个故事了。
消费者与适配器
说完了for
循环,我们大致弄清楚了 Iterator
和 IntoIterator
之间的关系。下面我们来说一说消费者和适配器。
消费者是迭代器上一种特殊的操作,其主要作用就是将迭代器转换成其他类型的值,而非另一个迭代器。
而适配器,则是对迭代器进行遍历,并且其生成的结果是另一个迭代器,可以被链式调用直接调用下去。
由上面的推论我们可以得出: 迭代器其实也是一种适配器!
消费者
就像所有人都熟知的生产者消费者模型,迭代器负责生产,而消费者则负责将生产出来的东西最终做一个转化。一个典型的消费者就是collect
。前面我们写过collect
的相关操作,它负责将迭代器里面的所有数据取出,例如下面的操作:
尝试运行上面的代码,却发现编译器并不让你通过。因为你没指定类型!指定什么类型呢?原来collect只知道将迭代器收集到一个实现了 FromIterator
的类型中去,但是,事实上实现这个 trait 的类型有很多(Vec, HashMap等),因此,collect没有一个上下文来判断应该将v按照什么样的方式收集!!
要解决这个问题,我们有两种解决办法:
显式地标明
v
的类型:显式地指定
collect
调用时的类型:
当然,一个迭代器中还存在其他的消费者,比如取第几个值所用的 .nth()
函数,还有用来查找值的 .find()
函数,调用下一个值的next()
函数等等,这里限于篇幅我们不能一一介绍。所以,下面我们只介绍另一个比较常用的消费者—— fold
。
当然了,提起Rust里的名字你可能没啥感觉,其实,fold
函数,正是大名鼎鼎的 MapReduce 中的 Reduce 函数(稍微有点区别就是这个Reduce是带初始值的)。
fold
函数的形式如下:
我们可以写成如下例子:
需要注意的是,fold
的输出结果的类型,最终是和base
的类型是一致的(如果base
的类型没指定,那么可以根据前面m
的类型进行反推,除非m
的类型也未指定),也就是说,一旦我们将上面代码中的base
从 1u64
改成 1
,那么这行代码最终将会因为数据溢出而崩溃!
适配器
我们所熟知的生产消费的模型里,生产者所生产的东西不一定都会被消费者买账,因此,需要对原有的产品进行再组装。这个再组装的过程,就是适配器。因为适配器返回的是一个新的迭代器,可以直接用链式请求一直写下去,而不至于陷入到某前端语言的回调地狱之中。
前面提到了 Reduce 函数,那么自然不得不提一下另一个配套函数 —— map
:
熟悉Python语言的同学肯定知道,Python里内置了一个map
函数,可以将一个迭代器的值进行变换,成为另一种。Rust中的map
函数实际上也是起的同样的作用,甚至连调用方法也惊人的相似!
上面的代码展示了一个“迭代器所有元素的自加一”操作,但是,如果你尝试编译这段代码,编译器会给你提示:
呀,这是啥?
因为,所有的适配器,都是惰性求值的!都是惰性求值的!都是惰性求值的!
也就是说,除非你调用一个消费者,不然,你的操作,永远也不会被调用到!
现在,我们知道了map
,那么熟悉Python的人又说了,是不是还有filter
!?答,有……用法类似,filter
接受一个闭包函数,返回一个布尔值,返回true
的时候表示保留,false
丢弃。
以上代码表示筛选出所有的偶数。
其他
上文中我们了解了迭代器、适配器、消费者的基本概念。下面将以例子来介绍Rust中的其他的适配器和消费者。
skip和take
take(n)
的作用是取前n
个元素,而skip(n)
正好相反,跳过前n
个元素。
zip 和 enumerate的恩怨情仇
zip
是一个适配器,他的作用就是将两个迭代器的内容压缩到一起,形成 Iterator<Item=(ValueFromA, ValueFromB)>
这样的新的迭代器;
而enumerate
, 熟悉的Python的同学又叫了:Python里也有!对的,作用也是一样的,就是把迭代器的下标显示出来,即:
一系列查找函数
Rust的迭代器有一系列的查找函数,比如:
find()
: 传入一个闭包函数,从开头到结尾依次查找能令这个闭包返回true
的第一个元素,返回Option<Item>
position()
: 类似find
函数,不过这次输出的是Option<usize>
,第几个元素。all()
: 传入一个函数,如果对于任意一个元素,调用这个函数返回false
,则整个表达式返回false
,否则返回true
any()
: 类似all()
,不过这次是任何一个返回true
,则整个表达式返回true
,否则false
max()
和min()
: 查找整个迭代器里所有元素,返回最大或最小值的元素。注意:因为第七章讲过的PartialOrder
的原因,max
和min
作用在浮点数上会有不符合预期的结果。
以上,为常用的一些迭代器和适配器及其用法,仅作科普,对于这一章。我希望大家能够多练习去理解,而不是死记硬背。
好吧,留个习题:
习题
利用迭代器生成一个升序的长度为10的水仙花数序列,然后对这个序列进行逆序,并输出
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