什么是迭代器

迭代是 python 中訪問集合元素的一種非常強(qiáng)大的一種方式。迭代器是一個(gè)可以記住遍歷位置的對(duì)象，因此不會(huì)像列表那樣一次性全部生成，而是可以等到用的時(shí)候才生成，因此節(jié)省了大量的內(nèi)存資源。迭代器對(duì)象從集合中的第一個(gè)元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完。迭代器有兩個(gè)方法：iter()和 next()方法。

這么解釋可能不太直觀，我們以生活的一個(gè)小栗子來解釋一下，方便大家能夠更深刻的理解。比如說我們?nèi)コ匈I水果，而正巧超市的服務(wù)人員正在擺放蘋果。服務(wù)人員告訴我們需要等蘋果都擺放完畢我們才可以拿蘋果，這樣就很耽誤我們的時(shí)間。(這個(gè)場景中，柜臺(tái)上其實(shí)已經(jīng)有蘋果了，只不過銷售不讓拿罷了。)

然后我們?cè)偃ベu橘子的柜臺(tái)，服務(wù)人員也在擺放橘子。但是服務(wù)人員告訴我們可以不用等他擺放完畢，我們可以直接拿橘子，這樣就會(huì)很好的節(jié)省我們的時(shí)間。如果我們拿橘子的速度超過了服務(wù)人員擺放的速度 ，我們只需要等待服務(wù)人員擺放之后就可以直接拿橘子，大大的提升了我們買橘子的效率。

而迭代器就類似于我們買橘子的場景，我們平時(shí)的程序都是一次性寫入到內(nèi)存中。比如我們的列表中存在成百上千的數(shù)據(jù)，都是一次性寫入到內(nèi)存里的，通過這樣讓我們來使用。但是迭代器卻是按需加載，有一點(diǎn)內(nèi)容就會(huì)放在內(nèi)容里面，我們就可以立刻使用內(nèi)存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行我們的邏輯處理。這樣就不要所有的數(shù)據(jù)都寫入到內(nèi)存中就可以使用，大大的提升了使用效率。

如何生成迭代器

迭代器函數(shù) - iter() 函數(shù) 與 next() 函數(shù)

iter(iterable)從可迭代對(duì)象中返回一個(gè)迭代器,iterable必須是能提供一個(gè)迭代器的對(duì)象

next(iterator) 從迭代器iterator中獲取下一了記錄,如果無法獲取下一條記錄,則觸發(fā)stoptrerator異常
說明:

1.迭代器只能往前取值,不會(huì)后退

2.用iter函數(shù)可以返回一個(gè)可迭代對(duì)象的迭代器

示例:

iter()函數(shù)介紹：生成一個(gè)迭代器對(duì)象

iter()函數(shù)用法：iter(iterable)

參數(shù)介紹：iterable —> 可迭代的數(shù)據(jù)類型（比如列表、字典、元組以及集合類型等）

示例：

iter([1, 2, 3])

返回值：

<list_iterator at 0x4f3bff0>

next()函數(shù)介紹：返回迭代器中的數(shù)據(jù)

next()函數(shù)用法：next(iterable)

參數(shù)介紹：iterable —> 迭代器對(duì)象

示例：

iter_obj = iter([1,2,3])
next(iter_obj)

返回值：

# >>> 1,2,3
# >>> StopIteration

綜上，我們得出結(jié)論：

iter(iterable)從可迭代對(duì)象中返回一個(gè)迭代器,iterable必須是能提供一個(gè)迭代器的對(duì)象

next(iterable) 從迭代器iterator中獲取下一了記錄,如果無法獲取下一條記錄,則觸發(fā)stoptrerator異常

演示案例如下：

# coding:utf-8


test_list = [1, 3, 5, 7]
test_iter = iter(test_list) ? ? # 讓test_list提供一個(gè)能訪問自己的迭代器
print(next(test_iter)) ? ? # 1 ?從迭代器中取值,讓迭代器去獲取l中的一個(gè)元素
print(next(test_iter)) ? ? # 3
print(next(test_iter)) ? ? # 5
print(next(test_iter)) ? ? # 7
print(next(test_iter)) ? ? # StopIterable 異常

test_list 實(shí)際上是一個(gè)列表，但是被迭代器迭代之后。并不是一次性將列表放入內(nèi)存中，而是每次放一個(gè)元素進(jìn)入內(nèi)存，然后被讀取。(這就是我們說的按需加載)

可迭代的對(duì)象

類似于list、tuple、str 等類型的數(shù)據(jù)可以使用for… in… 的循環(huán)遍歷語法可以從其中依次拿到數(shù)據(jù)并進(jìn)行使用，我們把這個(gè)過程稱為遍歷，也稱迭代。python中可迭代的對(duì)象有l(wèi)ist（列表）、tuple（元組）、dirt（字典）、str（字符串）set(集合)等。

示例如下：

test_list = [1,2,3,4,5]
test_dirt = {
    "name":"張三",
    "sex":"男",
    "age":33
    }
    
test_tuple = (1,2,3,4,5)
test_set = {1,2,3,3,4}
 
    
for i in test_list:
    print(i)
 
for i in test_dirt:
    print(i)
 
for i in test_tuple:
    print(i)
 
for i,j in test_set.items():
    print("%s:%s" % (i,j))
    
# >>> 執(zhí)行結(jié)果如下：
# >>> test_list的元素為： 1
# >>> test_list的元素為： 2
# >>> test_list的元素為： 3
# >>> test_list的元素為： 4
# >>> test_list的元素為： 5
# >>> test_dirt的元素為： name
# >>> test_dirt的元素為： sex
# >>> test_dirt的元素為： age
# >>> test_tuple的元素為： 1
# >>> test_tuple的元素為： 2
# >>> test_tuple的元素為： 3
# >>> test_tuple的元素為： 4
# >>> test_tuple的元素為： 5
# >>> test_set的元素為：1
# >>> test_set的元素為：2
# >>> test_set的元素為：3
# >>> test_set的元素為：4

生成迭代器

除了剛剛我們使用的 iter() 函數(shù)之外 ，我們還有其他方法生成迭代器：

第一種：for循環(huán)生成方法 —> 我們可以在函數(shù)中使用 for 循環(huán)， 并對(duì)每一個(gè) for 循環(huán)的成員使用 yield() 函數(shù) [它的意思就是將每一個(gè) for 循環(huán)成員放到一個(gè)迭代器對(duì)象中，不過只有被調(diào)用才會(huì)被放入。]

示例如下：

def test():
? ? for i in range(10):
? ? ? ? yield i


result = test()

print('for 循環(huán)，第一次 \'i\'的值為：', next(result))
print('for 循環(huán)，第二次 \'i\'的值為：', next(result))
print('for 循環(huán)，第三次 \'i\'的值為：', next(result))
print('for 循環(huán)，第四次 \'i\'的值為：', next(result))

# >>> 執(zhí)行結(jié)果如下：
# >>> for 循環(huán)，第一次 'i'的值為： 0
# >>> for 循環(huán)，第二次 'i'的值為： 1
# >>> for 循環(huán)，第三次 'i'的值為： 2
# >>> for 循環(huán)，第四次 'i'的值為： 3

注意:超過10次異常會(huì)拋 StopIteration 的異常。

第二種：for 循環(huán)一行生成迭代器對(duì)象。

示例如下：

result = (i for i in [1, 2, 3])?? ??? ?# 將 for 循環(huán)在非函數(shù)中 賦值 給一個(gè)變量， 這也是生成一個(gè)迭代器變量的方法 ?

print('for 循環(huán)，第一次 \'i\'的值為：', next(result))?? ??? ?# 使用 next 調(diào)用迭代器
print('for 循環(huán)，第二次 \'i\'的值為：', next(result))
print('for 循環(huán)，第三次 \'i\'的值為：', next(result))

# >>> for 循環(huán)，第一次 'i'的值為： 1
# >>> for 循環(huán)，第二次 'i'的值為： 2
# >>> for 循環(huán)，第三次 'i'的值為： 3

注意: next(result) 超過4次會(huì)拋 StopIteration 的異常。

劃重點(diǎn)：

使用 for 循環(huán)生成的迭代器，可以不使用 next() 函數(shù) 也可以執(zhí)行，（依然可以通過 for 循環(huán) 獲取迭代器的數(shù)據(jù)）不僅如此，當(dāng)我們調(diào)取完迭代器中的數(shù)據(jù)之后，程序不會(huì)拋出異常，相比較與 next() 函數(shù)要友好的多。

示例如下：

result = (i for i in [1, 2, 3])

for item in result:
? ? print(item)
? ??
# >>> 執(zhí)行結(jié)果如下：
# >>> 1
# >>> 2
# >>> 3

# 循環(huán)結(jié)束，程序正常退出，不會(huì)拋出 StopIteration 的異常

迭代器的用法 - 演示案例

案例一：

def make_iter():
? ? for i in range(5):
? ? ? ? yield i

iter_obj = make_iter()

for i in iter_obj:
? ? print(i)
print('----')
for i in iter_obj:
? ? print(i)
? ??
# >>> 執(zhí)行結(jié)果如下：
# >>> 0
# >>> 1
# >>> 2
# >>> 3
# >>> 4
# >>> ----

# >>> 從運(yùn)行結(jié)果得出結(jié)論，當(dāng)我們從內(nèi)存中讀取完迭代器所有的值后，內(nèi)存就會(huì)被釋放，不再循環(huán)輸出。

案例二：

iter_obj = (i for i in range(4))

for i in iter_obj:
? ? print(i)
print('=====')
for i in iter_obj:
? ? print(i)

# >>> 執(zhí)行結(jié)果如下：
# >>> 0
# >>> 1
# >>> 2
# >>> 3
# >>> =====
# >>> 從運(yùn)行結(jié)果得出結(jié)論，當(dāng)我們從內(nèi)存中讀取完迭代器所有的值后，內(nèi)存就會(huì)被釋放，不再循環(huán)輸出。

迭代器 除了前文我們提到的 按需加載 ，可以提升我們的執(zhí)行速度以外。

還有另外一個(gè)原因，試想一下：如果我們的列表只有10個(gè)數(shù)據(jù)，那么讀取的速度會(huì)很快?？赡軐?duì)資源（也就是我們的內(nèi)存）占用的消耗不是很大；如果我們有一個(gè)成千上萬甚至十萬數(shù)據(jù)的列表，那么這些數(shù)據(jù)都要一次性的寫入內(nèi)存里，這么多的數(shù)據(jù)所消耗占用的資源必然會(huì)很大，甚至?xí)伪覀兊膬?nèi)存造成內(nèi)存溢出，程序就會(huì)報(bào)錯(cuò)了。

所以如果通過迭代器的方式，我們只需要用到一個(gè)數(shù)據(jù)就將一個(gè)數(shù)據(jù)扔到內(nèi)存里并且被使用。這樣既可以提高我們內(nèi)存使用的效率，又可以減少我們內(nèi)存的消耗。這也是我們平時(shí)使用迭代器的目的。

到此這篇關(guān)于Python學(xué)習(xí)之迭代器詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python迭代器內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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