内容概要
内容详细
迭代器介绍
1
2
3
4
5
6
| 迭代器即用来迭代取值的工具，而迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果
每一次对工程的重复称为一次'迭代'，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值，单纯的重复并不是迭代
while True:
msg = input('>>: ').strip()
print(msg)
|
1
2
3
4
5
6
7
8
| 下述while循环才是一个迭代的过程，不仅满足重复，而且'每次重新赋值后的index值作为下一次循环中新的索引进行取值，反复迭代，最终可以取尽列表中的值'
goods = ['mac', 'lenovo', 'acer', 'dell', 'sony']
index = 0
while index < len(goods):
print(goods[index])
index += 1
|
可迭代对象
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| 通过索引的方式进行迭代取值，实现简单，但仅适用于序列类型：字符串、列表、元组
但对于没有索引的字典、集合等非序列类型，必须找到一种不依赖索引来进行迭代取值的方式，这就用到了'迭代器'
想了解迭代器是什么，必须事先搞清楚一个很重要的概念：可迭代对象
从语法形式上讲，内置有__inter__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：
{'name':'egon'}.__iter__
{7,8,9}.__iter__
……
|
迭代器对象
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
| 调用obj.iter()方法返回的结果就是一个'迭代器对象'
迭代器对象是内置有iter和next方法的对象，打开的文件本身就是一个迭代器对象，执行迭代器对象.iter()方法得到的仍然是迭代器本身，而执行迭代器.next()方法就会计算出迭代器的下一个值
迭代器是python提供的一种统一的、不依赖索引的迭代取值方式，只要存在多个'值'，无论序列类型还是非序列类型都可以按照迭代器的方式取值
s = {1,2,3}
i = iter(s)
next(i)
>>> 1
next(i)
>>> 2
next(i)
>>> 3
next(i)
>>>
|
for循环原理
1
2
3
4
5
6
7
8
9
| 有了迭代器之后 我们便可以不依赖索引迭代取值了，使用while循环的实现方式如下：
goods=['mac','lenovo','acer','dell','sony']
i=iter(goods)
while True:
try:
print(next(i))
except StopIteration:
break
|
1
2
3
4
5
6
|
for循环又称为迭代循环，in后可以跟任意可迭代对象，上述while循环可以简写为：
goods=['mac','lenovo','acer','dell','sony']
for item in goods:
print(item)
|
for循环在工作时，首先会调用可迭代对象goods内置的iter方法拿到一个迭代器对象，然后再调用该迭代器对象的next方法将取到的值赋给item，执行循环体完成一次循环，周而复始，直到捕捉stopiteration异常，结束迭代
迭代器的优缺点
基于索引的迭代取值，所有迭代的状态都保存在了索引中，而基于迭代器实现迭代的方式不再需要索引，所有迭代的状态就保存在迭代器中，然而这种处理方式优点与缺点并存：
迭代器的优点
1
2
3
| 1 为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式
2 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
|
迭代器的缺点
1
2
3
| 1 除非取尽，否则无法获取迭代器的长度
2 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，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
|