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前言

字符串、列表、元組、字典、集合都屬于可迭代對象，本文將會介紹什么是可迭代對象，擦亮blingbling的大眼睛一起來看吧！

迭代器對象

迭代器是用來迭代取值的工具，迭代是一個重復(fù)的過程，但是每次重復(fù)都是基于上一次的結(jié)果繼續(xù)的，單純的重復(fù)不是迭代，如下述代碼：

while True:
    info = input('your name>>>')
    print(info)

下述代碼屬于迭代過程，不僅重復(fù)循環(huán)，每次重復(fù)index都是基于上次的結(jié)果：

best_language = ['python', 'java', 'c']

index =  0
while index < len(best_language):
    print(best_language[index])
    index += 1

上述方法是根據(jù)索引來取值的，也可以稱為迭代取值，但是對于沒有索引的數(shù)據(jù)類型比如字典，如何取值呢？所以python解釋器必須提供一種不依賴索引取值的方式，這種方式就是迭代器。

而要想知道什么是迭代器需要先知道什么是可迭代對象，一起來看看吧！

可迭代對象(iterable)

在前面介紹數(shù)據(jù)類型的時候說到可迭代對象是這樣定義的 - 能夠被for循環(huán)的對象就是可迭代對象，可迭代對象有字符串、列表、元組、字典、集合、打開的文件等，其實(shí)可迭代對象有更具體的定義方式 - 但凡內(nèi)置方法中有__iter__方法的對象就是可迭代對象。

# 文件對象屬于可迭代對象
with open(r'F:\FullStack\Python_based\info') as f:
    f.__iter__()

調(diào)用可迭代對象中的__iter__方法返回的結(jié)果就是一個迭代器對象，迭代器對象也有更加具體的定義方式 - 但凡內(nèi)置方法中有__iter__和__next__方法的對象就是迭代器對象。。

比如打開的文件本身就是一個迭代器對象，執(zhí)行迭代器對象的__iter__方法得到的仍然是迭代器對象，執(zhí)行迭代器對象的__next__方法就會得到迭代器對象中的下一個值。

執(zhí)行迭代器對象的__next__方法時，當(dāng)?shù)髦械闹当蝗⊥昃蜁伋鯯topIteration的異常，迭代器可以理解為一只會下蛋的母雞，假設(shè)這只母雞一輩子只能下3個雞蛋，那么下完這三個蛋之后，母雞就會死翹翹~無法繼續(xù)下蛋。

>>> list1 = [1, 2, 3]
>>> iterator = list1.__iter__()  # 等價于 iterator = iter(list1)
>>> iterator.__next__()   # 等價于 next(iterator)
1
>>> iterator.__next__()
2
>>> iterator.__next__()
3
>>> iterator.__next__()  
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration 

可以用循環(huán)實(shí)現(xiàn)上面重復(fù)的輸出:異常處理（后面文章會詳細(xì)介紹），當(dāng)出現(xiàn)異常的時候會終止循環(huán)，不會報錯。

list1 = [1, 2, 3]
iterator = list1.__iter__()
while True:
    try:  # try except是捕捉異常的語法
        print(iterator.__next__())
    except StopIteration:
        break

# 再次對迭代器進(jìn)行循環(huán)取值
while True:
    try:
        print(iterator.__next__())  # 這里是取不到值的
    except StopIteration:
        break

這里會產(chǎn)生一個問題，再次對迭代器進(jìn)行循環(huán)取值的時候，已經(jīng)無法取到迭代器的值了，原因就是相當(dāng)于迭代器這只母雞下完蛋之后就死掉了，再讓它下蛋你覺得可能嗎？如果還想要在這個迭代器中取值，解決辦法只能再造一個迭代器。

迭代器的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：

1.為序列和非序列數(shù)據(jù)類型提供了一種統(tǒng)一的迭代取值方式

2.迭代器對象表示的是一個數(shù)據(jù)流，可以只在需要時才去調(diào)用next來計算出一個值，就迭代器本身來說，同一時刻在內(nèi)存中只有一個值，因而可以存放無限大的數(shù)據(jù)流，而對于其他容器類型，如列表，需要把所有的元素都存放于內(nèi)存中，受內(nèi)存大小的限制，可以存放的值的個數(shù)是有限的。

缺點(diǎn)：

1.只能取下一個值，不能回到開始，更像是‘一次性的’，迭代器產(chǎn)生后的唯一目標(biāo)就是重復(fù)執(zhí)行next方法直到值取盡，否則就會停留在某個位置，等待下一次調(diào)用next；

2.若是要再次迭代同個對象，你只能重新調(diào)用__iter__方法去創(chuàng)建一個新的迭代器對象，如果有兩個或者多個循環(huán)使用同一個迭代器，必然只會有一個循環(huán)能取到值。

for循環(huán)原理

for循環(huán)的對象一定是可迭代對象，因此for循環(huán)也被稱為迭代器循環(huán)，for循環(huán)的原理就是基于迭代器的。

首先，將for循環(huán)將可迭代對象通過調(diào)用__iter___方法轉(zhuǎn)換成迭代器對象；

然后，調(diào)用迭代器對象的內(nèi)置方法__next__獲取迭代器中的下一個值；

最后，循環(huán)上一步，直到迭代器的值取盡后捕捉異常，終止循環(huán)。

list1 = [1, 2, 3]
iterator = list1.__iter__()
while True:
    try:
        print(iterator.__next__())
    except StopIteration:
        break

生成器 & yield

函數(shù)用return關(guān)鍵字來返回值，將函數(shù)體代碼中的return關(guān)鍵字替換成yield關(guān)鍵字，再調(diào)用函數(shù)，不會執(zhí)行函數(shù)體代碼，得到的返回值就是一個生成器對象。

得到的生成器(generator)對象有內(nèi)置方法__iter__和__next__，因此生成器本身就是自定義的迭代器。

# 自定義一個可以產(chǎn)生很多數(shù)字的生成器,就像range一樣
def my_range(start, stop, step=1):
    while start < stop:
        yield start
        start += step

res = my_range(1,10,2)
print(res)  # <generator object my_range at 0x0000023D283A10B0>
print(res.__iter__())  # <generator object my_range at 0x0000023D283A10B0>
print(res.__next__())  # 1

既然生成器屬于迭代器，那么一定可以使用for循環(huán)對生成器進(jìn)行迭代取值：

for i in my_range(1, 10, 2):
    print(i)

將函數(shù)體代碼中的return關(guān)鍵字替換成yield關(guān)鍵字，就有了自定義迭代器的實(shí)現(xiàn)方式，yield不同于return，函數(shù)一旦遇到return就結(jié)束了，但是yield可以保存函數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)，用來返回多次值。

三元表達(dá)式

需要補(bǔ)充一個知識點(diǎn) - 三元表達(dá)式，它是對分支結(jié)構(gòu)的一種簡化，舉例如下：

def func(x,y):
    if x > y:
        return x
    else:
        return y

res = func(1,2)
print(res)

上述代碼中的分支結(jié)構(gòu)就可以使用三元表達(dá)式進(jìn)行簡化，三元表達(dá)式的語法結(jié)構(gòu)如下：

res = 條件成立返回的值 if 條件 else 條件不成立返回的值

三元表達(dá)式是python提供的一種簡化代碼的方案。因此上述代碼可以簡化為：

def func(x, y):
    res = x if x > y else y
    return res

生成式

生成式和三元表達(dá)式一樣是python提供的一種簡化代碼的方案，可以用來快速生成列表、字典、生成器，生成式有下面幾種：

列表生成式

列表生成式可以快速生成一個列表，語法如下：

list1 = [i for i in iterable if condition]  # if語句可有可無，根據(jù)實(shí)際場景
相當(dāng)于：
list1 = []
for i in iterable:
    if condition:
        list1.append(i)

比如針對下面的需求，可以使用列表生成式一行解決：

# 將下述列表中的元素全部變成大寫
l = ['python', 'java', 'go']
# 方式一：
new_list = []
for i in l:
    new_list.append(i.upper())
    
# 方式二：使用列表生成式可以一行解決
new_list = [i.upper() for i in l]
print(new_list)  # ['PYTHON', 'JAVA', 'GO']

字典生成式

字典生成式可以快速初始化一個字典：

key = {'1','2','3'}
dic = {i:None for i in key}
print(dic)
# 結(jié)果如下
{'3': None, '2': None, '1': None}

生成器生成式

創(chuàng)建一個生成器可以使用帶有yield關(guān)鍵字的函數(shù)，另一種就是使用生成器生成式，生成器生成式與列表生成式的語法格式相同，只需要將[]替換成().

注意，對比列表生成式返回的是一個列表，生成器表達(dá)式返回的是一個生成器對象。優(yōu)點(diǎn)自然是節(jié)省內(nèi)存，一次只產(chǎn)生一個值存在內(nèi)存中。

>>> [i for i in range(4)]
[0, 1, 2, 3]
>>> (i for i in range(4))
<generator object <genexpr> at 0x0000026E4194BD60>