深入浅析Python中的迭代器

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在开始文章之前，先贴上一张Iterable、Iterator与Generator之间的关系图：

1. Iterator VS Iterable

迭代器(Iterator)

迭代器是实现了迭代器协议的类对象，迭代器协议规定了迭代器类必需定义__next()__方法。当对迭代器对象调用next()方法时，对象会去调用__next()__计算迭代器的返回值。

可迭代对象(Iterable)

可迭代对象可以是任何对象，不一定是能返回迭代器的数据结构。一个可迭代对象会直接或间接性的调用这两个方法__iter()__和__next()__；其中__iter()__方法只能返回迭代器对象，__next()__则供给迭代器进行调用。

通常情况下，可迭代类都会实现__iter()__和__next()__,并且__iter()__返回它自己，换句话说，该类即是迭代器又是可迭代类。

下面的代码展示了迭代器和可迭代器对象之间的差别：

a_set = {1, 2, 3}#定义set数据类型，set是可迭代类型
b_iterator = iter(a_set)#得到set的迭代器
#Output: 1
<div>本文来源gaodai.ma#com搞#代!码网_</div>print(next(b_iterator))
#Output: <class 'set'>
print(type(a_set))
#Output: <class 'set_iterator'>
print(type(b_iterator))

从结果可以看出a_set是一个可迭代类型（set类型）,b_iterator是一个迭代器（set_iterator），它们两个是完全不一同的类型。

下面的自定义了一个迭代器：

class Series(object):
 def __init__(self, low, high):
  self.current = low
  self.high = high
 def __iter__(self):
  return self
 def __next__(self):
  if self.current > self.high:
   raise StopIteration
  else:
   self.current += 1
   return self.current - 1
n_list = Series(1,10) 
print(list(n_list))

从上面的代码可以看出，__iter__返回了迭代器本身。__next__返回迭代器的下一个值，如果没有下一个返回值那么会抛出StopIteration异常。如果没有在合适的位置抛出StopIteration异常结束迭代，那么在某些循环语句中（例如：for loop），将会形成死循环，所以在__next__中必需要在合适位置添加退出语句（抛出StopIterator异常）。

2.Itertools 模块

Itertools是Python的内置模块，其中包含了能够创建迭代器的函数。简而言之，它提供了许多能够与迭代器交互的方法。

下面是我们使用Itertools模块中count函数的案例：

from itertools import count
sequence = count(start=0, step=1)
while(next(sequence) <= 10):
 print(next(sequence),end=" ")

输出：

Itertools中的cycle函数可以创建无限迭代器，例如：

from itertools import cycle
dessert = cycle(['Icecream','Cake'])
count = 0
while(count != 4):
 print('Q. What do we have for dessert? A: ' + next(dessert))
 count+=1

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[搞代码]

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