python迭代器笔记

迭代器

迭代器的优点

迭代器访问与for循环访问非常相似，但是也有不同之处。对于支持随机访问的数据结构如元组和列表，迭代器并无优势。因为迭代器在访问的时候会丢失数据索引值，但是如果遇到无法随机访问的数据结构如集合时，迭代器是唯一访问元素的方式；
迭代器仅仅在访问到某个元素时才使用该元素。在这之前，元素可以不存在，所以迭代器很适用于迭代一些无法预先知道元素总数的巨大的集合；
迭代器提供了一个统一的访问集合的接口，定义iter()方法对象，就可以使用迭代器访问。

理解迭代器

可直接作用于for循环的数据类型如list、tuple、dict等统称为可迭代对象:Iterable。使用isinstance()可以判断一个对象是否是可迭代对象。例如：

from collections import Iterable
result = isinstance([],Iterable)
print(result)
result = isinstance((),Iterable)
print(result)
result = isinstance('python',Iterable)
print(result)
result = isinstance(213,Iterable)
print(result)
结果为：
True
True
True
False

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator。next()函数访问每一个对象，直到对象访问完毕，返回一个StopIteration异常。使用isinstance()可以判断一个对象是否是Iterator对象。例如：

from collections import Iterator
result = isinstance([],Iterator)
print(result)
result = isinstance((),Iterator)
print(result)
result = isinstance((x for x in range(10)),Iterator)
print(result)
结果为：
False
False
True

所有的Iterable都可以通过iter()函数转化为Iterator。
定义迭代器
当自己定义迭代器时，需要定义一个类。类里面包含一个iter()函数，这个函数能够返回一个带next()方法的对象。例如：

class MyIterable:
    def __iter__(self):
        return MyIterator()
class MyIterator:
    def __init__(self):
        self.num = 0
    def __next__(self):
        self.num += 1
        if self.num >= 10:
            raise StopIteration
        return self.num

复制迭代器

迭代器当一次迭代完毕后就结束了，在此调用便会引发StopIteration异常。如果想要将迭代器保存起来，可以使用复制的方法:copy.deepcopy():x = copy.deepcopy(y)，不可使用赋值的方法，这样是不起作用的。