迭代器

迭代器是一次性的

1、之前用while循环和for迭代列表l

l=['a','b','c','d','e']
i=0
#用while循环打印出l
while i<len(l):
    print(l[i])
    i+=1
#用for循环打印出l
for i in range(len(l)):
    print(l[i])

2、可迭代对象(Iterable)

  先了解一下可迭代对象(Iterable),可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象,有两种方法判断一个对象是否为可迭代对象:一是可以使用isinstance()判断一个对对象是否是Iterable对象(再用这个方法的时候一定记得调用模块);另一种是Python内置方法中有 .__iter__ 方法,如果能引用该方法的对象都是可迭代对象(.__iter__方法调用后的执行结果就是迭代器):

from collections import Iterable
print(isinstance([],Iterable))
# True    列表是可迭代对象
print(isinstance({},Iterable))
# True    字典是可迭代对象
print(isinstance('abc',Iterable))
# True    字符串是可迭代对象
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterable))
# True    生成器是可迭代对象
print(isinstance(100,Iterable))
# False    数字不是可迭代对象

l=['a','b','c','d','e']
l.__iter__()#能够调用__iter__说明l是可迭代对象
------------------------------------------
#重点是__iter__()函数的作用
l.__iter__()等同于调用iter(l)函数
我们把函数运行结果赋值给i即:
i=l.__iter__ 或者 i=iter(l)
此时i就是迭代器,i就是迭代器,i就是迭代器

3、迭代器(Iterator)

  可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator 

  由定义就可以看出Iterator特性就是可以被next()调用所以判断是不是迭代器也同样有两种方法:

from collections import Iterator
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator))
# True    生成器是迭代器
print(isinstance([], Iterator))
# False    列表不是迭代器
print(isinstance({}, Iterator))
# False    字典不是迭代器
print(isinstance('abc', Iterator))
# False    字符串不是迭代器

l=['a','b','c','d','e']
l不能调用.__next__方法,所以l不是迭代器

4、总结可迭代对象(Iterable)与迭代器(Iterator)的区别

  迭代器:  

      独有.__next__方法

      也有.__iter__方法

      迭代器.__iter__()后还是迭代器

  

  可迭代对象:

      有.__iter__方法

  补充:文件句柄既能被next()函数调用又能被iter()函数调用,所以文件既是迭代器,又是可迭代对象

     字符串,列表,元组,字典,集合都不是迭代器,是可迭代对象

     整形不是可迭代对象,所以更不可能是迭代器

5、迭代器while循环简单举例

d={'a':1,'b':2,'c':3}
i=d.__iter__()
#i=iter(d)#和上面的等式一模一样   i就是迭代器
print(i.__next__())#等同于下面
print(next(i))#等同于上面
print(i.__next__())
print(i.__next__())#因为字典中的key只有3个,所以在这里会报错,因为超出了范围

---------------------------------------------------
#报错内容是StopIteration,下面就一起消除这个报错吧

d={'a':1,'b':2,'c':3}
i=d.__iter__()#这是一个iter函数,等同于iter(d)  i就是迭代器
#i=iter(d)#和上面的等式一模一样   i就是迭代器
while True:                     
    try:   #try...except捕捉异常,看是否出现StopIteration这个异常,如果出现执行break,相当于一个if判断
        print(next(i))
    except StopIteration:
        break

列表的例子:

l=['a','b','c','d','e']
i=l.__iter__()
# i=iter(i)
while True:
    try:                        #try...except捕捉异常
        print(next(i))
    except StopIteration:
        break

文件的例子:
f=open("a.txt","r")
i=f.__iter__()
while True:
try:
print(next(i),end="")
except StopIteration:
break

6、迭代器for循环简单举例

d={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in d:#for循环在这里做的事可以理解为 d=d.__iter__(),牛逼!
    print(k)
#而且for循环自动加了next()函数,自动next下一个,牛逼!
#而且for循环把while循环当中的try...except所做的是给做了,牛逼!

s={1,2,3,4}#for循环列表
for i in s:
    print(i)

with open("a.txt","r") as f:
    for line in f:
        print(line,end="") 

7、for循环与while循环小结

  上边的三个强大功能

  不是索引的取值就是迭代器方式的取值

  任何for循环能够完成的while循环都能够完成

8、为什么要用迭代器

  优点:1.迭代器提供了一种不依赖于索引的取值方式,这样就可以遍历那些没有索引的可迭代对象(比如字典,集合,文件) 

     2.迭代器与列表相比更节省内存,是惰性计算的,时刻保持内存中只有一条在运行

  缺点:1.永远无法获取迭代器的长度,使用不如列表索引取值灵活

     2.迭代器是一次性的,next()只能往后取值,取完就没有了,但是for一次就搞完了

9、为什么要把文件句柄设为一个迭代器

  因为Python是一门简洁的语言,列表,字符串,字典等等只能放到内存中,只有文件能永久保存,而且文件不排除有特别大的,为了避免内存炸掉把他作为一个可迭代对象,一点一点看,read应该就

  

 

posted @ 2017-04-11 18:12  黄土地上的黑石头  阅读(211)  评论(0编辑  收藏  举报