迭代器iter(db),db为实例化的类对象,类对象中没有__iter__,但有__getitem__

def main():
    import visdom
    import time

    viz = visdom.Visdom()

    db = Pokemon('pokeman', 224, 'train')

    x,y = next(iter(db))   ##
    print('sample:',x.shape,y.shape,y)

    viz.image(x,win='sample_x',opts=dict(title='sample_x'))

##类
class  Pokemon(Dataset):
        
        def __init__(self):
            pass                      ##简写了
        

       def __getitem__(self, idx):
        # idx~[0~len(images)]
        # self.images,self.labels
        # img :'pokemon\bulbasaur\000000.png'
        # labels: 0
        img, label = self.images[idx], self.labels[idx]

        tf = transforms.Compose([
            lambda x: Image.open(x).convert('RGB'),  # string path=> image data
            transforms.Resize((self.resize, self.resize)),
            transforms.RandomRotation(15),##指定15度不至于造成难度太大,不收敛;同时增加了图片多样性
            transforms.CenterCrop(self.resize),#中心裁剪,旋转后填充的黑部分,都会减掉
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],
                                 std = [0.229,0.224,0.225])
            #归一化操作不想让数据在0-1,分布在0的右侧,想让数据围绕0左右分布, mean和std是imagenet统计出来的,以后就用这个就就行:RGB的均值和方差:mean=[0.485,0.456,0.406],std = [0.229,0.224,0.225]
            #但归一化后范围变为-1~1,图片会发生变化,整体数值向下进行了放缩和平移,因此需要做一个denomalize()

        ])

        img = tf(img)
        label = torch.tensor(label)

        return img, label    #这里只有关注img 和 label 是两个列表

           
                

在这种情况下用到了iter(),但类中也没有__iter__,所以有点疑惑

查阅资料后发现

　　当for发现没有__iter__但是有__getitem__的时候，会从0开始依次读取相应的下标，直到发生IndexError为止，这是一种旧的迭代协议。iter方法也会处理这种情况，在不存在__iter__的时候，返回一个下标迭代的iterator对象来代替。一个重要的例子是str，字符串就是没有__iter__接口的。

查阅资料:
链接：https://www.zhihu.com/question/44015086/answer/119281039

 

https://www.cnblogs.com/MY0213/p/7884166.html

 

# -*- coding: utf-8 -*-

class Library(object):
    def __init__(self):                                                     
        self.books = { 'title' : 'a', 'title2' : 'b', 'title3' : 'c', }
        
    def __getitem__(self, i):
        return self.books[i]
        
 #   def __iter__(self):
        # 方法1 使用生成器
  #      for titles in self.books:
  #          yield self.books[titles]
        # 方法2 使用迭代器
#        return self.books.itervalues()
 
library = Library()

# 1.普通方法
print(library.books[1])

# 2.使用__getitem__
print(library[1])

# 3.迭代器
for book in library:
    print(book)

结果:

>>> 
===================== RESTART: C:/Users/CUI/Desktop/1.py =====================
a
a
title
a
title2
b
title3
c
>>>