关于迭代器的一些总结

在进行for循环的时候，会碰到两个名词：一个是可迭代的对象iterable，一个是迭代器iterator。

可迭代的对象有很多，例如sequence中的string，list，tuple，还有字典dict，文件file等，在可迭代的对象中，主要是实现了__iter__()方法，从而使可迭代的。

迭代器iterator，在其中主要实现了方法__iter__()方法，和next()方法，所谓的迭代器也就是指具有next()方法的对象。在迭代器中的__iter__方法返回了一个可迭代的对象，当一个迭代器具有next方法的时候，那么就可以返回其自身，也就是return self。

可迭代的对象，也可以理解为可以使用for进行循环的对象。

迭代器是一个对象，迭代器的限制在于不能进行复制，不能从头开始。

判断一个类型是否是可以迭代的，可以使用isinstance方法，如下所示：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance(list(),Iterable)
True
>>> isinstance('kel',Iterable)
True
>>> isinstance(tuple(),Iterable)
True
>>> isinstance(dict(),Iterable)
True

创建迭代器主要使用以下方法：

iter(obj)

在进行创建的时候，会查看obj是否是可迭代的，如果是可迭代的，那么将返回一个迭代器。

迭代的过程如下：

使用for循环来进行遍历——》根据next得到下一个值——》到达最后的时候触发异常Stopiteration——》for循环捕获异常——》循环结束

在迭代器中，只能够迭代一次，而在可迭代对象中，可以无限迭代，从而可以将数据和迭代进行分离，将数据保存在一个地方，将迭代器保存在另外一个地方，从而形成无限迭代，如下所示：

class Data(object): #用来保存数据的类
    def __init__(self,*args):
        self.data = tuple(args)
    def __iter__(self): #可迭代的主要实现方法__iter__(self)方法
        return DataIterable(self)

class DataIterable(object): #迭代器的类
    def __init__(self,data):
        self.data = data.data #注意初始化的时候，传递是是一个Data的实例，从而需要得到data的属性
        self.index = 0
    def __iter__(self): #迭代器直接返回自身，也就是返回具有next函数的迭代器的类
        return self
    def next(self): #迭代器的主要方法next，不具有参数
        if self.index == len(self.data): #遍历完所有的数据之后，抛出StopIteration的异常
            raise StopIteration
        else:
            data = self.data[self.index]
            self.index += 1
            return data
if __name__ == '__main__':
    data = Data(1,'kel','xyz',4.56)
    for values in data:  #可以进行无限迭代
        print values
    for values in data: #第二次迭代
        print values

内建的迭代器的函数：

1、 reversed()返回一个倒序的可迭代的对象

2、 enumerate()返回一个带有下标的迭代器

3、any（）返回真当任何一个bool(x)为真

4、 all（）返回真当所有的bool(x)为真

迭代器的真正好处在于只有在for循环的时候才计算得到的值，例如range函数和xrange函数：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance(range(1),Iterable)
True
>>> isinstance(range(1),list)
True
>>> isinstance(xrange(1),Iterable)
True
>>> isinstance(xrange(1),list)
False
>>> range(10) 
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> xrange(10)
xrange(10 

以上表示，range生成的是一个列表，而xrange则是一个迭代器，从而在使用for循环的时候，range占用大量的内存，而xrange则是在循环的时候才得到值，从而比较节省内存，如下所示：

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(range(10000))
80072
>>> sys.getsizeof(xrange(10000)) #可以看到xrange占用的内存很小，从而使用迭代器更加具有效率
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