python可迭代对象与迭代器

1. 可迭代对象

   字面意思分析：可以重复的迭代的实实在在的东西。

   list,dict(keys(),values(),items()),tuple,str,set,range, 文件句柄（待定）

   专业角度: 内部含有'__iter__'方法的对象，就是可迭代对象。

   内置函数：dir() print(dir(str))

   判断一个对象是否是可迭代对象：

   print('__iter__' in dir(str))
   # True 是可迭代对象
   # False 不是可迭代对象

   优点：

   1. 直观。
   2. 操作方法较多。

   缺点：

   1. 占内存。
   2. 不能迭代取值（索引，字典的key）。

2. 迭代器

   字面意思：可以重复迭代的工具。

   专业角度： 内部含有'__iter__'并且含有"__next__"方法的对象，就是迭代器

   可迭代对象转化成迭代器：

   l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
   # 内置函数iter()
   obj = iter(l1)

   # 迭代器可以迭代取值。利用next()进行取值
   l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
   # 内置函数iter()
   obj = iter(l1)
   # print(obj)
   print(next(obj))
   print(next(obj))
   print(next(obj))
   print(next(obj))
   print(next(obj))

   迭代器优点：

   1. 非常节省内存。迭代器在内存中相当于只占一个数据的空间：因为每次取值都上一条数据会在内存释放，加载当前的此条数据。
   2. 惰性机制。next一次，取一个值，绝不过多取值。

   迭代器缺点：

   1. 不直观。不能直观的查看里面的数据。
   2. 操作不灵活。取值时不走回头路，只能一直向下取值
   3. 效率相对低。

   特性：

   l1 = [22, 33, 44, 55, 66, 77]
   obj = iter(l1)
   for i in range(3):
       print(next(obj))
   # 结果 22 33 44 
   for i in range(2):
       print(next(obj))
   # 结果 44 55   迭代器特性,取值到哪个位置就停在哪个位置,下次再取接着往后

   利用while循环，模拟for循环内部循环可迭代对象的机制。

   1. 先要将可迭代对象转化成迭代器。

   2. 利用next对迭代器进行取值。

   3. 利用异常处理try一下防止报错。

      l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
      obj = iter(l1)
      while 1:
          try:   # 异常处理
              print(next(obj))
          except StopIteration:
              break

3. 可迭代对象与迭代器的对比

   可迭代对象：是一个私有的方法比较多，操作灵活（比如列表，字典的增删改查，字符串的常用操作方法等）,比较直观，但是占用内存，而且不能直接通过循环迭代取值的这么一个数据集。

   应用：当你侧重于对于数据可以灵活处理，并且内存空间足够，将数据集设置为可迭代对象是明确的选择。

   迭代器：是一个非常节省内存，可以记录取值位置，可以直接通过循环+next方法取值，但是不直观，操作方法比较单一的数据集。

   应用：当你的数据量过大，大到足以撑爆你的内存或者你以节省内存为首选因素时，将数据集设置为迭代器是一个不错的选择。（可参考为什么python把文件句柄设置成迭代器）。