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python迭代器函数 python中迭代器

IT技术迭代

Python的基础知识之迭代器迭代：按照一定的顺序访问集合中的每一个元素，或者叫遍历（其他语言叫做遍历）；
可迭代对象（Iterable）：能被迭代的对象，或者说直接作用于for循环的对象，可以通过for..in来遍历的对象，比如数组（list）、元祖（tuple）字符串等；
迭代器（Iterator）：能作用于next()函数，并不断返回下一个值的对象称为迭代器，是惰性计算的序列（很重要）
1、判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断
2、判断一个对象是否是迭代器Iterator对象
3、可迭代对象Iterable转化为迭代器对象Iterator
4、使用迭代器迭代
1、迭代器的特性
A.惰性计算数据，节省内存
B.能记录状态 ， 并通过next()函数执行下一个状态
C.具有可迭代性
2、集合数据类型如list、dict、str、tuple等是可迭代对象Iterable但不是迭代器Iterator，不过可以通过iter()函数转化为一个Iterator对象
原因：Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误 。Iterator对象表示一个无限大的数据，集合是有限集合，假如被next()到最后就是没有返回直接carsh
3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一种特殊的迭代器；
如果想了解更多Python知识，请查看
Python的基础知识之生成器
Python的基础知识之装饰器
学无止境 ， 学习Python的伙伴可以多多交流 。
Python中的“迭代”详解 迭代器模式python迭代器函数：一种惰性获取数据项的方式python迭代器函数 ， 即按需一次获取一个数据项 。
所有序列都是可以迭代的 。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类python迭代器函数，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代 。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x) 。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现python迭代器函数了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代 。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象 。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器 。
下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象 ， 用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了 。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常 。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常 。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中 。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素python迭代器函数；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常 。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代 。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意，不要 在 Sentence 类中实现__next__方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器 。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器 。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类 。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字 ， 该函数就是生成器函数 。调用生成器函数 ， 就会返回一个生成器对象 。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时 ， 生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值 ， 并在函数定义体的当前位置暂停， 。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致 。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒 。惰性 ，是如今人们认为最好的特质 。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存 ， 或许还能避免做无用的处理 。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为__init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上 。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符） 。
re.finditer函数是re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例 。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词 。
标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等 。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素 。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身 。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate) ， 这个参数是个 布尔函数，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上 ， 用于判断元素是否包含在输出中 。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果 。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素 。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值 ， 扩展输入的可迭代对象 。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列 。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果 ， 这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点 。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363
Python中的迭代器与可迭代:iter()和next() 一种自动迭代的更优雅的实现是使用 for循环
在Python中，迭代器（Iterator）和可迭代(iterable)的区别是，迭代器支持 iter ()和 next ()方法；可迭代支持 iter ()方法 。可迭代只能在for循环中获得元素 ， 迭代器还可以用next()方法获取元素 。
list/truple/map/dict都是可迭代，但不是迭代器；这些数据的大小是确定的；迭代器不是，迭代器不知道要执行多少次 ， 所以可以理解为不知道有多少个元素，每调用一次next() ， 就会往下走一步 。
凡是可以for循环的，都是Iterable
凡是可以next()的 ， 都是Iterator
python中list(range())、range()、list()函数的用法转自
Pythonrange() 函数返回的是一个可迭代对象（类型是对象），而不是列表类型，所以打印的时候不会打印列表 。
函数语法：
range(stop)range(start,stop，step)//默认start为0，step为1
Pythonlist() 函数是对象迭代器，可以把range()返回的可迭代对象转为一个列表，返回的变量类型为列表 。
list() 方法用于将元组转换为列表 。
注： 元组与列表是非常类似的，区别在于元组的元素值不能修改，元组是放在括号中( )，列表是放于方括号中[ ] 。
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号
tup1=(50,)
list、元组与字符串的索引一样，列表索引从0开始 。列表可以进行截取、组合等 。
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