25Python之迭代器

Posted 2021-03-04 zuiyouyingde

目录

• 一、什么是迭代器
• 二、为什么要有迭代器
• 三、如何使用迭代器
  • 3.1 可迭代对象(iterable)
  • 3.2 迭代器对象
  • 3.3 可迭代对象与迭代器对象详解
  • 3.4 常见的迭代器对象与可迭代对象数据类型
  • 3.5 for循环的工作原理
  • 3.6 迭代器对象的优缺点
    • 3.6.1 优点：
    • 3.6.2 缺点：

一、什么是迭代器

迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果而继续的，单纯的重复并不是迭代。

二、为什么要有迭代器

迭代器是用来迭代取值的工具，而涉及到把多个值循环取出来的类型有：列表、字符串、元组、字典、集合、打开文件等

l=[‘egon‘,‘liu‘,‘alex‘]
    i=0
    while i < len(l):
        print(l[i])
        i+=1	

上述迭代取值的方式只适用于有索引的数据类型：列表、字符串、元组，为了解决基于索引迭代器取值的局限性，python提供了一种能够不依赖于索引的取值方式，这就是迭代器。

三、如何使用迭代器

3.1 可迭代对象(iterable)

# 从语法形式上讲，内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象，字符串、列表、元组、字典、集合、打开的文件都是可迭代对象：

s1=‘‘
s1.__iter__()

l=[]
l.__iter__()

t=(1,)
t.__iter__()

d={‘a‘:1}
d.__iter__()

set1={1,2,3}
set1.__iter__()

with open(‘a.txt‘,mode=‘w‘) as f:
    f.__iter__()
    pass

3.2 迭代器对象

## 调用可迭代对象下的__iter__方法会将其转换成迭代器对象 ##

d={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}
d_iterator=d.__iter__()
print(d_iterator)  # <dict_keyiterator object at 0x000001E3EFA4A9F0>

print(d_iterator.__next__())  # a
print(d_iterator.__next__())  # b
print(d_iterator.__next__())  # c
print(d_iterator.__next__())  # 抛出异常StopIteration

# 此时，引入try-except 语句，进行异常监控, 提供处理异常的机制
while True:
    try:
        print(d_iterator.__next__())
    except StopIteration:
        break  # 此时，可以取出字典内所有的key值

print(‘====>>>>>>‘) # 在一个迭代器取值取干净的情况下，再对其取值取不到，除非再次制造一个迭代器
d_iterator=d.__iter__()  # 再次制造一个迭代器
while True:
    try:
        print(d_iterator.__next__())
    except StopIteration:
        break

    l=[1,2,3,4,5]  # 使用列表也是一样的方法使用迭代器取值
l_iterator=l.__iter__()

while True:
    try:
        print(l_iterator.__next__())
    except StopIteration:
        break

3.3 可迭代对象与迭代器对象详解

# 3.1 可迭代对象（"可以转换成迭代器的对象"）：内置有__iter__方法对象
#        可迭代对象.__iter__(): 得到迭代器对象

# 3.2 迭代器对象：内置有__next__方法并且内置有__iter__方法的对象
#        迭代器对象.__next__（）：得到迭代器的下一个值
#        迭代器对象.__iter__（）：得到迭代器的本身，说白了调了跟没调一个样子

dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}

dic_iterator=dic.__iter__()
print(dic_iterator is dic_iterator.__iter__().__iter__().__iter__())  # True

3.4 常见的迭代器对象与可迭代对象数据类型

# 可迭代对象：字符串、列表、元组、字典、集合、文件对象
# 迭代器对象：文件对象
s1=‘‘
s1.__iter__()

l=[]
l.__iter__()

t=(1,)
t.__iter__()


d={‘a‘:1}
d.__iter__()

set1={1,2,3}
set1.__iter__()


with open(‘a.txt‘,mode=‘w‘) as f:
    f.__iter__()
    f.__next__()

3.5 for循环的工作原理

for循环可以称之为叫迭代器循环

d={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3}

# 1、d.__iter__()得到一个迭代器对象
# 2、迭代器对象.__next__()拿到一个返回值，然后将该返回值赋值给k
# 3、循环往复步骤2，直到抛出StopIteration异常for循环会捕捉异常然后结束循环
for k in d:
    print(k)


with open(‘a.txt‘,mode=‘rt‘,encoding=‘utf-8‘) as f:
    for line in f: # f.__iter__()
        print(line)


list(‘hello‘) #原理同for循环

3.6 迭代器对象的优缺点

3.6.1 优点：

# I、为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式。
# II、惰性计算：迭代器对象表示的是一个数据流，可以只在需要时才去调用next来计算出一个值，就迭代器本身来说，同一时刻在内存中只有一个值，因而可以存放无限大的数据流，而对于其他容器类型，如列表，需要把所有的元素都存放于内存中，受内存大小的限制，可以存放的值的个数是有限的。

3.6.2 缺点：

# I、除非取尽，否则无法获取迭代器的长度
# II、只能取下一个值，不能回到开始，更像是‘一次性的’，迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽，否则就会停留在某个位置，等待下一次调用next；若是要再次迭代同个对象，你只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象，如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器，必然只会有一个循环能取到值。