迭代器

（一）迭代器介绍

• 迭代器即用来迭代取值的工具，而迭代是重复反馈过程的活动
  • 其目的通常是为了逼近所需的目标或结果，每一次对过程的重复称为一次“迭代”。
  • 而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值,单纯的重复并不是迭代。

下述while循环才是一个迭代过程

• 不仅满足重复，而且以每次重新赋值后的count值作为下一次循环中新的索引进行取值。
• 反复迭代，最终可以取尽列表中的值。

number_list=[1,2,3,4,5,]
conut=0
while conut<len(number_list):
    print(number_list[conut])
    conut+=1

（二）可迭代对象

（1）引入

• 通过索引的方式进行迭代取值，实现简单
  • 但仅适用于序列类型：字符串，列表，元组。对于没有索引的字典、集合等非序列类型
  • 必须找到一种不依赖索引来进行迭代取值的方式，这就用到了迭代器。
• 要想了解迭代器为何物，必须事先搞清楚一个很重要的概念：
  • 可迭代对象(Iterable)。

（2）可迭代对象

• 从语法形式上讲，内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象

• 可迭代对象：字符串类型、列表类型、元组类型、字典类型、集合类型。
• 非可迭代对象：整数类型、浮点数类型、布尔类型。

（3）迭代器对象

• 获取迭代器对象的两种方式
  • __iter__()
  • iter()
• 迭代器取值的两种方式
  • __next__()
  • next()
• 迭代器对象类型：字符串类型、列表类型、字典类型、元组类型、集合类型。

"""可迭代对象"""
"""迭代器对象"""
# #1.整数类型
# num=20
# print(num.__iter__)
# #AttributeError: 'int' object has no attribute '__iter__'. Did you mean: '__str__'?

# #2.浮点数类型
# num=18.0
# print(num.__iter__)
# #AttributeError: 'float' object has no attribute '__iter__'. Did you mean: '__str__'?

# #3.字符串类型
# num='123'
# print(num.__iter__)
# #<method-wrapper '__iter__' of str object at 0x0000022602DD1CB0>
# print(num.__iter__())
# #<str_iterator object at 0x000002B234959660>

# #4.列表类型
# num=[1,2,3,4,5]
# print(num.__iter__)
# #<method-wrapper '__iter__' of list object at 0x0000015F89FB4E40>
# print(num.__iter__())
# #<list_iterator object at 0x0000015F8A06B190>

# #5.布尔类型
# is_right=True
# print(is_right.__iter__)
#AttributeError: 'bool' object has no attribute '__iter__'. Did you mean: '__str__'?

# #6.元组类型
# num=(1,2,3,4,5)
# print(num.__iter__)
# #<method-wrapper '__iter__' of tuple object at 0x000002983BAE7600>
# print(num.__iter__())
# #<tuple_iterator object at 0x000002983BF59660>

# #7.字典类型
# num={'syh':123,'susu':456}
# print(num.__iter__)
# #<method-wrapper '__iter__' of dict object at 0x000002D2CB7A1C40>
# print(num.__iter__())
# #<dict_keyiterator object at 0x000002D2CB717330>

# #8.集合类型
# num={1,2,3,4,5}
# print(num.__iter__)
# #<method-wrapper '__iter__' of set object at 0x0000024F145F6EA0>
# print(num.__iter__())
# #<set_iterator object at 0x0000024F145C1CC0>

• 迭代器对象取值

"""迭代器对象类型"""
#1.字符串类型
res='syh'
res1_iter=res.__iter__()
print(next(res1_iter))
print(next(res1_iter))
print(next(res1_iter))
# s
# y
# h
#2.列表类型
list=[1,2,3,4,5]
list1=list.__iter__()
print(next(list1))
print(next(list1))
print(next(list1))
print(next(list1))
print(next(list1))
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
#3.元组类型
tuple=(1,2,3)
tuple1=tuple.__iter__()
print(next(tuple1))
print(next(tuple1))
print(next(tuple1))
# 1
# 2
# 3
#4.字典类型
dict={'name':'syh','age':23}
dict1=dict.__iter__()
print(next(dict1))
print(next(dict1))
# name
# age
#5.字典
set={1,2,3}
set1=set.__iter__()
print(next(set1))
print(next(set1))
print(next(set1))
# 1
# 2
# 3

（三）for循环原来详解

• 有了迭代器后，我们便可以不依赖索引迭代取值了，使用while循环的实现方式如下

"""for循环原来详解"""
list=[1,2,3,4,5]
list1=list.__iter__()#需要每次都重新获取一个迭代器对象
while True:
    try:
        print(next(list1))
    except StopIteration:
        break

• for循环又称迭代循环，in后可以跟任意可迭代对象，上述while循环可以简写为

#for循环又称迭代循环，in后可以跟任意可迭代对象，上述while循环可以简写为
for i in list:
    print(i)

• for 循环在工作时
  • 首先会调用可迭代对象list内置的iter方法拿到一个迭代器对象
  • i然后再调用该迭代器对象的next方法将取到的值赋给i
  • 执行循环体完成一次循环
  • 周而复始，直到捕捉StopIteration异常，结束迭代。

（四）迭代器的优缺点

• 基于索引的迭代取值，所有迭代的状态都保存在了索引中
• 而基于迭代器实现迭代的方式不再需要索引
• 所有迭代的状态就保存在迭代器中
• 然而这种处理方式优点与缺点并存

（1）优点

• 为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式。
• 惰性计算：
  • 迭代器对象表示的是一个数据流，可以只在需要时才去调用next来计算出一个值
  • 就迭代器本身来说，同一时刻在内存中只有一个值，因而可以存放无限大的数据流，而对于其他容器类型
  • 如列表，需要把所有的元素都存放于内存中，受内存大小的限制，可以存放的值的个数是有限的。

（2）缺点

• 除非取尽，否则无法获取迭代器的长度
• 只能取下一个值，不能回到开始，更像是‘一次性的’，迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽，否则就会停留在某个位置，等待下一次调用next；
• 若是要再次迭代同个对象，你只能重新调用iter方法去创建一个新的迭代器对象，如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器，必然只会有一个循环能取到值。