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  • 25、Python之迭代器

    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。
    
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