Python 迭代对象、迭代器

1. Python中 一切皆对象

   只要对象内部 含有 --iter--方法 即为可迭代对象，可以使用 dir 方法查看该对象的所有方法。

   l1 = [1,2,3]
   '__iter__' in dir(li)    #True

   可迭代优点：

   1. 存储的数据能直接显示，比较直观
   2. 拥有的方法比较多，操作方便

   缺点：

   1. 占用内存。

   2. 可迭代对象不能直接取值 不能直接通过For 循环 （转换为迭代器后可以使用 内部转换）

2. 迭代器

   迭代器的定义（字面意思）：更新迭代，器：工具

   专业角度：内部含有 ‘iter'方法 并且含有 'next'的方法的对象就是迭代器。

   文件句柄 为 迭代器。

   可迭代对象 可以 转换为 迭代器

   s1 = 'panda'
   obj = iter(s1)   #转换为迭代器 == s1.__iter__
   print (next(obj))    #取迭代器值 

   迭代器优点：

   1. 节省内存。

   2. 惰性机制：next一次 取一个值 绝不多取

      迭代是数据处理的基石，扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项，这就是迭代器模式。

   迭代器缺点：

   1. 速度满
   2. 不走回头路

   可迭代对象与迭代器的对比：

   ​ 可迭代对象是一个操作方法比较多，比较直观 ，存储数据相对少（几百万个对象，8G内存可以承受）的 一个数据集

   ​ 当你侧重于对数据可以灵活处理，并且内存足够，将数据集设置为可迭代对象。

   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 ，大到足以超出内存 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。