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El Cursor Iterable: Componentes de Iteración

JoshuaBixby

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Esta es la primera parte de una serie multipartita sobre ArcPy cursors; en particular, trabajando con ArcPy cursors como objetos iterables en Python. La primera parte de la serie<\/STRONG> analiza algunos de los componentes importantes de la iteración en Python. La segunda parte de la serie <\/A>analiza la iteración y el bucle sobre ArcPy Data Access cursors. La tercera parte de la serie <\/A>analiza el uso de varias funciones integradas de Python y itertool con ArcPy Data Access cursors. La cuarta parte de la serie analizará el uso de generators o expresiones generator para separar la lógica de selección o filtrado para la reutilización del código. Las partes quinta o siguientes son desconocidas en este momento.<\/EM><\/P>

<\/P>

Esta y las siguientes series de publicaciones en el blog se centran en

ArcPy Data Access <\/A>cursors en el contexto de la iteración, de ahí el título de la serie. Ahora, podría parecer tonto hablar sobre iterable cursors ya que un cursor es básicamente inútil sin iteración, pero mi experiencia escribiendo scripts con ArcPy cursors y respondiendo preguntas en GeoNet me ha motivado a compartir algunas formas Pythonic de pensar y trabajar con cursors.<\/P>
<\/P>
Al hablar sobre iteración en Python, hay numerosos términos y expresiones que pueden ser relevantes para una discusión. Cinco términos que creo que son especialmente importantes y relevantes para esta serie de publicaciones en el blog son:<\/P>
Glosario<\/A><\/SPAN><\/P>
generator<\/STRONG><\/P>Una función que devuelve un iterator. Parece una función normal excepto que contiene
yield<\/SPAN> <\/A>declaraciones para producir una serie de valores utilizables en un for-loop o que pueden recuperarse uno a la vez con la función next()<\/A><\/SPAN>. Cada yield<\/SPAN> <\/A>suspende temporalmente el procesamiento, recordando el estado de ejecución (incluyendo variables locales y sentencias try pendientes). Cuando el generator se reanuda, continúa donde lo dejó (a diferencia de las funciones que comienzan desde cero en cada invocación).<\/P><\/P>generator expression<\/STRONG><\/P>Una expresión que devuelve un iterator. Parece una expresión normal seguida por una expresión for<\/SPAN> <\/A>que define una variable del bucle, rango y una expresión opcional if<\/A><\/><\SPAN>. La expresión combinada genera valores para una función envolvente:<\/>\n
>><\/>\n><\/> sum(<\/>i*<\/>i for<\/> i in<\/> range(<\/>10)<\/>)<\/> # suma de cuadrados 0, 1, 4, ... 81<\/>\n285<\/> courier new,courier;"><A href="https://docs.python.org/2/library/functions.html#iter" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">iter()</A> función o úsala en un bucle <A href="https://docs.python.org/2/reference/compound_stmts.html#for" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">for</A>. Intentar esto con un iterador solo devolverá el mismo objeto iterador agotado usado en la pasada de iteración anterior, haciendo que parezca un contenedor vacío.secuenciaUn <A href="https://docs.python.org/2/glossary.html#term-iterable" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">iterable </A>que soporta acceso eficiente a elementos usando índices enteros mediante el método especial <A href="https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__getitem__" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">__getitem__()</A> y define un método <A href="https://docs.python.org/2/library/functions.html#len" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">len()</A> que devuelve la longitud de la secuencia. Algunos tipos de secuencia incorporados son <A href="https://docs.python.org/2/library/functions.html#list" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">list</A>, <A href="https://docs.python.org/2/library/functions.html#str" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">str</A>, <A href="https://docs.python.org/2/library/functions.html#tuple" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">tuple</A>, y <A href="https://docs.python.org/2/library/functions.html#unicode" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">unicode</A>. Nota que <A href="https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#dict" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">dict</A> también soporta <A href="https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__getitem__" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">__getitem__()</A> y <A href="https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html#object.__len__" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">__len__()</A>, pero se considera un mapeo más que una secuencia porque las búsquedas usan claves arbitrarias <A href="https://docs.python.org/2/glossary.html#term-immutable" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">immutable </A>en lugar de enteros.Comparado con el antiguo glosario de <A href="http://resources.arcgis.com/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">ArcGIS Resources</A>, ahora renombrado <A href="http://support.esri.com/en/knowledgebase/Gisdictionary/browse" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">GIS Dictionary </A>y alojado en <A href="http://support.esri.com/" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">Esri Support</A>, el <A href="https://docs.python.org/2/glossary.html" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">Python Glossary </A>es bastante sustancial. Dicho esto, el Python Glossary también es uno de esos que tiene sentido para personas que ya conocen la respuesta, pero puede ser un poco difícil para quienes son nuevos en el lenguaje.Al revisar el extracto del glosario arriba, se puede deducir que algunos métodos especiales/mágicos/dunder son muy importantes para la iteración: __iter__(), __getitem__(), y next() (o __next__() si se trabaja en Python 3.x). También hay un par de funciones incorporadas importantes que interactúan con esos métodos: iter() y next(). Y por último, pero no menos importante, el bucle for y la sentencia yield. Hay más métodos, funciones, sentencias y estructuras de control involucradas con la iteración, pero los mencionados son centrales para cualquier discusión. Para aquellos lectores interesados en aprender más sobre iteradores, generadores, secuencias, etc...; hay numerosos manuales y tutoriales que ya han sido escritos y están a solo una búsqueda rápida en Google.Las listas son tan comunes en Python, y los recién llegados al lenguaje las conocen tan temprano, que usaré ejemplos de listas de Python para contexto junto con los ejemplos del cursor de búsqueda ArcPy Data Access. El Python Glossary indica que una lista es "una secuencia incorporada de Python," y una secuencia es "un iterable que soporta acceso eficiente a elementos usando índices enteros...." La documentación del ArcPy <A href="https://pro.arcgis.com/en/pro-app/arcpy/data-access/searchcursor-class.htm" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">Data Access SearchCursor </A>indica que el cursor de búsqueda "devuelve un iterador de tuplas." Dado que los iteradores también son iterables, se tiene la sensación de que las funciones incorporadas y expresiones comúnmente usadas para manipular listas también pueden usarse con los cursores ArcPy.Aunque uno puede usar la función incorporada <A href="https://docs.python.org/2/library/functions.html#dir" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">dir()</A> para intentar devolver una lista de atributos válidos para un objeto, voy a evitar inspeccionar los objetos de esa manera porque introduciría desorden por todos los atributos que no están relacionados con la iteración. En cambio, confiaré en la función incorporada <A href="https://docs.python.org/2/library/functions.html#isinstance" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">isinstance()</A> junto con las clases base abstractas (ABCs) incorporadas para observar rasgos de iteración.<PRE class="lia-code-sample line-numbers language-none"><CODE>>>> #importar ABCs relevantes del módulo collections >>> from collections import Iterable, Iterator, Sequence >>> >>> #crear una lista de ejemplo y arcpy.da.SearchCursor >>> l = [10, 20, 30, 40, 50] >>> cur = arcpy.da.SearchCursor(fc,["OID@", "SHAPE@"]) >>> >>> #observar rasgos de iteración de objetos de ejemplo >>> abcs = (Iterable, Iterator, Sequence) >>> [isinstance(l, abc) for abc in abcs] [True, False, True] #Iterable, no Iterator, Sequence >>> >>> [isinstance(cur, abc) para abc en abcs] [True, True, False]  #Iterable, Iterator, no Sequence >>> >>> #mirar los tipos para objetos de muestra e iteradores de objetos de muestra >>> it_l = iter(l) >>> type(l) <type 'list'> >>> type(it_l) <type 'listiterator'> >>> >>> it_cur = iter(cur) >>> type(cur) <type 'da.SearchCursor'> >>> type(it_cur) <type 'da.SearchCursor'> >>> >>> #mirar la identidad de los objetos cursor >>> id(cur) 262686224 >>> id(it_cur) 262686224 >> <<EMOJI_0>><<EMOJI_1>><<EMOJI_2>><<EMOJI_3>><<EMOJI_4>><<EMOJI_5>><<EMOJI_6>><<EMOJI_7>><<EMOJI_8>><<EMOJI_9>><<EMOJI_10>><<EMOJI_11>><<EMOJI_12>><<EMOJI_13>><<EMOJI_14>><<EMOJI_15>><<EMOJI_16>><<EMOJI_17>><<EMOJI_18>><<EMOJI_19>><<EMOJI_20>><<EMOJI_21>><<EMOJI_22>>& lt ; & lt ; EM OJ I _ 23 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 24 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 25 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 26 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 27 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 28 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 29 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 30 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 31 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 32 & gt ; & gt ; & lt ; & lt ; EM OJ I _ 33 & gt ; & gt ; 
Como se puede ver arriba, lo que básicamente demuestra lo que se indica en el Glosario de Python, una lista es tanto un iterable como una secuencia pero no un iterador mientras que un cursor de búsqueda de ArcPy Data Access es tanto un iterable como un iterador pero no una secuencia. De las líneas 20-21, vemos que llamar a iter() en una lista devuelve un nuevo tipo de objeto así como un nuevo objeto, es decir, el listiterator. De las líneas 26-27, vemos que llamar a iter() en un cursor de búsqueda devuelve un cursor de búsqueda en lugar de un nuevo objeto iterador. No solo se devuelve un cursor de búsqueda al llamar a iter(), sino que las líneas 30-33 muestran que se devuelve el mismo objeto cursor de búsqueda al hacerlo. Este patrón de diseño de tener un iterable que sea su propio iterador es bastante común en Python.
En la próxima publicación de esta serie, avanzaremos más allá de los componentes de la iteración y comenzaremos a iterar realmente sobre objetos Python, incluidos los cursores ArcPy Data Access.

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