本文目录一览：
- 1、python求助迭代器
- 2、python中的迭代器的理解？
- 3、Python基础之迭代器
- 4、python迭代器是什么意思
- 5、Python中的“迭代”详解
- 6、Python中的迭代器与可迭代:iter()和next()
python求助迭代器
iamlaosong文
我们在用for
...
in
...语句循环时，in后面跟随的对象要求是可迭代对象，即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象，而迭代器（iterator）则是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，可以显示地获取下一个元素。这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。迭代器一定是可迭代对象，反过来则不一定成立。用iter()函数可以把list、dict、str等iterable变成iterator，例如：
bb=[x
for
x
in
range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循环变量的值其实可以看着是一次次用next取值的过程，每取一个值，做一次处理。list等对象用于循环实际上可以看着是用iter()方法产生一个迭代器，然后循环取值。
生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法，可以理解为一个特殊的迭代器。调用这个函数就得到一个迭代器，生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值。
python中的迭代器的理解？
9.9. 迭代器
现在你可能注意到大多数容器对象都可以用 for 遍历:
for element in [1, 2, 3]:
print(element)
for element in (1, 2, 3):
print(element)
for key in {'one':1, 'two':2}:
print(key)
for char in "123":
print(char)
for line in open("myfile.txt"):
print(line, end='')
这种形式的访问清晰、简洁、方便。迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台， for 语句在容器对象中调用 iter() 。该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。没有后续的元素时， __next__() 抛出一个 StopIteration 异常通知 for 语句循环结束。你可以是用内建的 next() 函数调用 __next__() 方法；以下是其工作原理的示例:
s = 'abc'
it = iter(s)
it
next(it)
'a'
next(it)
'b'
next(it)
'c'
next(it)
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in ?
next(it)
StopIteration
了解了迭代器协议的后台机制，就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。定义一个 __iter__() 方法，使其返回一个带有 __next__() 方法的对象。如果这个类已经定义了 __next__() ，那么 __iter__() 只需要返回 self:
Python基础之迭代器
一.什么是迭代器
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，字段，集合，打开文件等。通过使用的遍历方式有for···in···，while等，但是，这些方式只适用于有索引的数据类型。为了解决索引取的局限性，python提供了一种 不依赖于索引的取值方式：迭代器
注意：
二.可迭代对象
可迭代对象：但凡内置有__iter__方法的都称为可迭代对象
常见的可迭代对象：
1.集合数据类型，如list,tuple,dict,set,str等
2.生成器，包括生成器和带yield的生成器函数。
三.如何创建迭代器
迭代器是一个包含数个值的对象。
迭代器是可以迭代的对象，这意味着您可以遍历所有值。
从技术上讲，在Python中，迭代器是实现迭代器协议的对象，该协议由方法 __iter__() 和 __next__() 组成。
简而言之，一个类里面实现了__iter__()和__next__()这两个魔法方法，那么这个类的对象就是可迭代对象。
四.迭代器的优缺点
1.优点
2.缺点
五.迭代器示例
另外，如果类Stu继承了Iterator，那么Stu可以不用实现__iter__()方法
遍历迭代器
StopIteration
如果你有足够的 next() 语句，或者在 for 循环中使用，则上面的例子将永远进行下去。
为了防止迭代永远进行，我们可以使用 StopIteration 语句。
在 __next__() 方法中，如果迭代完成指定的次数，我们可以添加一个终止条件来引发错误
python迭代器是什么意思
迭代器（Iterator）：迭代器可以看作是一个特殊的对象，每次调用该对象时会返回自身的下一个元素，从实现上来看，一个迭代器对象
必须是定义了__iter__()方法和next()方法的对象。
Python的Iterator对象表示的是一个数据流，可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，所以Iterator
的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算；Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据
时抛出StopIteration错误；所有的Iterable可迭代对象均可以通过内置函数iter()来转变为迭代器Iterator。__iter__( )方法是让对象可以用
for … in循环遍历时找到数据对象的位置，next( )方法是让对象可以通过next(实例名)访问下一个元素。除了通过内置函数next调用可以
判断是否为迭代器外，还可以通过collection中的Iterator类型判断。如： isinstance(’’, Iterator)可以判断字符串类型是否迭代器。注
意： list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。迭代器优点：节约内存（循环过程中，数据不用一次读入，在处理文件对象时特别
有用，因为文件也是迭代器对象）、不依赖索引取值、实现惰性计算(需要时再取值计算)。
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Python中的“迭代”详解
迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。
所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x)。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器。
下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意， 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒。 惰性 ，是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符）。
re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。
标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363
Python中的迭代器与可迭代:iter()和next()
一种自动迭代的更优雅的实现是使用 for循环
在Python中，迭代器（Iterator）和可迭代(iterable)的区别是，迭代器支持 iter ()和 next ()方法；可迭代支持 iter ()方法。可迭代只能在for循环中获得元素，迭代器还可以用next()方法获取元素。
list/truple/map/dict都是可迭代，但不是迭代器；这些数据的大小是确定的；迭代器不是，迭代器不知道要执行多少次，所以可以理解为不知道有多少个元素，每调用一次next()，就会往下走一步。
凡是可以for循环的，都是Iterable
凡是可以next()的，都是Iterator
