Python迭代器使用详解
作者：酱油哥，清华大学计算机硕士，泰康资管/军工央企职场经历。
0.本集概览
可迭代对象、迭代器、迭代协议究竟是什么
迭代过程手动演示
典型可迭代对象举例：文件、字典以及range、enumerate返回值
使用迭代协议的逐项扫描工具可以称之为迭代环境
迭代环境还包含很多可以传入可迭代对象的内置方法
这一集的内容看起来比较绕，反反复复出现的是迭代二字。大家注意，这一节的内容很pythonic，是很有特色也非常重要的知识点。敲黑板啦！
1.可迭代对象
Python中有一类工具叫做迭代工具，他们能从左至右扫描对象。这包括了for循环、列表解析、in成员关系测试以及map内置函数等。而可迭代对象，顾名思义就是可以用在上述迭代工具环境中，通过一次次迭代不断产生结果的对象。
可迭代对象分为两大类，一种是实际保存的序列，即列表、元组，字符串；另一种就是我们上一节总提到的“不一次性产生所有结果列表，而是可以在for循环中按需一次产生一个结果的对象”。如：range函数返回值、zip函数返回值、enumerate函数返回值等等，与实际序列相对应，这个叫做按需产生对象的虚拟序列。
2.迭代器
我们注意到，这一小节的标题中还有一个词叫做迭代器，他俩放在一起容易把人弄迷糊，他们之间的关系，相信你看完下面一段介绍就会很清楚了：
2.1.迭代器与可迭代对象的关系
可迭代对象支持内置函数iter，通过对可迭代对象调用iter函数，会返回一个迭代器，而“迭代器”支持内置函数next，通过不断对其调用next方法，会依次前进到序列中的下一个元素并将其返回，最后到达一系列结果的末尾时，会引发StopIteration异常。补充说明一点，对迭代器调用iter方法，则会返回迭代器自身。 代码片段：
L = [2,3,4]I = iter(L)print(iter(L))print(I is L)print(I is iter(I))
运行结果：
FalseTrue
从这个例子中我们看到，通过iter函数将迭代对象转化成迭代器，而对迭代器调用iter函数，依然返回迭代器。
2.2.迭代过程演示
我们来完整的看看迭代过程是怎么实现的：当任何可迭代对象传入到for循环或其他迭代工具中进行遍历时，迭代工具都是先通过iter函数获得与可迭代对象对应的迭代器，然后再对迭代器调用next函数，不断的依次获取元素，并在捕捉到StopIteration异常时确定完成迭代，这就是完整的迭代过程。这也称之为“迭代协议”。
2.2.1.手动演示迭代协议
还是举例子说明，我们来模拟for循环如何处理内置可迭代对象-----内置类型列表L： 代码片段：
L = [2,3,4]I = iter(L)print(next(I))print(next(I))print(next(I))print(next(I))
运行结果：
234Traceback (most recent call last):File "E:/12homework/12homework.py", line 6, inprint(next(I))StopIteration
在这个手动模拟迭代的过程中，先把可迭代对象转换成迭代器，然后用next方法进行手动迭代，迭代到最后出现StopIteration异常退出。
2.2.2.实际的自动迭代过程
与手动迭代的示例过程相对应，下面是用for循环进行自动迭代的过程，这个大家都很熟悉。 代码片段：
L = [2,3,4]for x in L:print(x)
运行结果：
234
2.3.典型对象迭代举例
2.3.1.迭代文件对象
open函数返回的已打开的文件对象，也是可以一行一行的读取，直至文件结束，那很显然，他也是可迭代对象。代码片段：
f = open('myfile.txt')print(f is iter(f))
运行结果：
True
从这个例子中我们可以看出，文件对象的迭代器就是他自己。即文件对象既是迭代器，又是可迭代对象。我们还是用上面的手动模拟迭代的方式来一探究竟： 代码片段：
f = open('myfile.txt')print(next(f))print(next(f))print(next(f))print(next(f))
运行结果：
hello text filegoodbyt text filehahahahahTraceback (most recent call last):File "E:/12homework/12homework.py", line 5, inprint(next(f))StopIteration
对应的，直接用for循环来进行自动迭代： 代码片段：
f = open('myfile.txt')for line in f:print(line, end='')
运行结果：
hello text filegoodbyt text fileHahahahah
之前我们提到过，这是读取文件的最佳方式，首先是简单、运行速度快，并且从内存使用情况而言也是最好的。让我们对比一下较为原始的readlines方法： 代码片段：
f = open('myfile.txt')for line in f.readlines():print(line, end='')
运行结果：
hello text filegoodbyt text fileHahahahah
对比来看，虽然readlines方法在功能上可用，但从内存上来看，非常糟糕，他是一次性把整个文件加载到内存，如果文件太大，以至于计算机内存不够，甚至不能够工作。而我们的迭代器版本则不然，迭代器是按需，一次只读取一行，因此对内存爆炸问题有了很好的免疫。
2.3.2.迭代字典对象
文件和列表对象都是实际的序列，他所迭代的就是他的实际内容，那字典呢？字典也是一种可迭代对象，但是他的迭代器却比较特殊。我们看看手动模拟迭代过程的例子： 代码片段：
D = {'a':1, 'b':2, 'c':3}I = iter(D)print(next(I))print(next(I))print(next(I))print(next(I))
运行结果：
abcTraceback (most recent call last):File "E:/12homework/12homework.py", line 6, inprint(next(I))StopIteration
同样，在for循环中自动迭代的例子如下: 代码片段：
D = {'a':1, 'b':2, 'c':3}for k in D:print(k)
运行结果：
cab
因此不难看出，字典也是一个可迭代对象，字典有一个迭代器，在迭代环境中，会每次自动地返回一个键。
而需要补充的是，字典拥有不同视图的可迭代对象，这里就不详细一一展开了，看看几个例子，分别是各自不同视图下的可迭代对象和迭代器，他们也是一次产生一个结果项，而不是在内存中一次产生全部结果列表。 代码片段：
D = {'a':1,'b':2,'c':3}print(D.keys())print(iter(D.keys()))print(D.values())print(iter(D.values()))print(D.items())print(iter(D.items()))
运行结果：
dict_keys(['b', 'a', 'c'])object at 0x0000000002202958> dict_values([2, 1, 3])object at 0x0000000002202958> dict_items([('b', 2), ('a', 1), ('c', 3)])object at 0x00000000022029A8>
再举两个我们上一节提到的例子：range函数和enumerate函数
2.3.3.迭代range函数返回对象
range函数的返回值是一个可迭代对象，同理利用iter方法也可以得到他的迭代器 代码片段：
R = range(5)I = iter(R)print(R)print(I)
运行结果：
range(0, 5)object at 0x0000000002191A30>
2.3.4.迭代enumerate函数返回对象
enumerate方法返回的也是可迭代对象，他的迭代器就是他自身 代码片段：
E = enumerate('spam')print(E)print(iter(E))
运行结果：
可迭代对象按照需求，一次只返回一个结果，而不是一口气一次性的返回一个对象列表，因此我们必须把可迭代对象包裹在一个list调用中，从而才能一次性看到它们所有的值。 代码片段：
print(list(enumerate('spam')))
运行结果：
[(0, 's'), (1, 'p'), (2, 'a'), (3, 'm')]
由于篇幅有限，本文为作者酱油哥（清华大学计算机硕士，泰康资管/军工央企职场经历）原创编写的《Python核心基础教程》小册子中的一篇文章（节选），小册共分12小节。点击下面进入小册子，原创不易，欢迎订阅：
小册目录
第1节：深入剖析 Python 容器的使用方法
第2节：循环迭代与容器遍历用法解析
第3节：详解字符串常见用法
第4节：Python字符编码深入剖析及应用举例
第5节：Python文件操作用法探讨
第6节：Python 动态类型与对象拷贝机制分析
第7节：理顺可迭代对象、迭代器与迭代环境
第8节：生成器的使用技巧详解
第9节：函数的基本特征与变量作用域
第10节：函数参数的传递、修改、匹配与解包过程全解析
第11节：函数闭包与装饰器用法详解
第12节：异常的处理方式
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