# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time:
# @Auther: kongweixin
# @File:
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前提：没有for循环
1、什么是迭代器(目的:转换为迭代器就不依赖所引取值)
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，而不是单纯的重复
#单纯的重复
while True:
name =input("你的名字是:>>")
#这才是迭代: 每次重复都是基于上一次的结果而继续的 "count+=1"
count=0
while True :
print(count)
coun+=1
2、为何要有迭代器
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、文件等类型
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必须提供一种能够不依赖于索引的取值方式，这就是迭代器
3、如何用迭代器
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#在pyhon中存在迭代类型中都有__iter__()的方法
"""
# 1、可迭代的对象：但凡内置有__iter__方法的都称之为可迭代的对象
s1='' #str
# s1.__iter__()
l=[] #list
# l.__iter__()
t=(1,) #turple
# t.__iter__()
d={'a':1} #dic
# d.__iter__()
set1={1,2,3} #set
# set1.__iter__()
with open('a.txt',mode='w') as f: #文件处理
# f.__iter__()
pass
"""
"""
# 2、调用可迭代对象下的__iter__方法会将其转换成迭代器对象(# __iter__()作用:)
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
d_iterator = d.__iter__()
print(d_iterator)
print(d_iterator.__next__())#依次去key a
print(d_iterator.__next__())#依次去key b
print(d_iterator.__next__())#依次去key c
print(d_iterator.__next__()) # 抛出异常StopIteration (没有值取了)
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
d_iterator = d.__iter__()
while True:
# 异常处理
try:
print(d_iterator.__next__())
except StopIteration:
break
print('====>>>>>>') #在一个迭代器取值取干净的情况下，再对其取值取不到
# 想再取依次
d_iterator=d.__iter__() #从新造出来进行迭代
while True:
try:
print(d_iterator.__next__())
except StopIteration:
break
l=[1,2,3,4,5]
l_iterator=l.__iter__()
while True:
try:
print(l_iterator.__next__())
except StopIteration:
break
# 可以实现迭代 但是有点麻烦!!!------->所以推出for循环
for循环的工作原理
"""
"""
# 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__（）：会得到迭代器的下一个值
# 迭代器对象.__iter__（）：会得到迭代器的本身，(调了跟没调一个样子)
dic={'a':1,'b':2,'c':3} #字典没有next方法
dic_iterator=dic.__iter__()
print(dic_iterator is dic_iterator.__iter__().__iter__().__iter__())
# 可以知道迭代器对象调用__iter__()就等于迭代器本身<下面有举例
"""
"""
# 4、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__()
"""
"""
# 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__()<==>f 迭代器对象调用__iter__()就等于迭代器本身<下面有举例
print(line)
list('hello') #原理同for循环
"""
# 总结:
# 6、迭代器优缺点总结
# 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。(省内存)
# 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。