Python 迭代器和 iter() 、next() 方法

        在 Python 列表推导式 List comprehensions_一分耕耘一分收获 中说过了 Python 的列表推导式的用法，也提到了在处理的数据量很大的时候，性能会有所下降。因为很多时候用户并不需要一下子取出所有数据，只是在需要的时候才拿，这时候我们就可以用到迭代器了。

        迭代器是 Python 中一个抽象的概念，它是一种类，具有 __next__ 方法来实现遍历 和使用 __iter__ 方法返回自己本身。

这里有三个概念要清晰：

第一 迭代器概念，它不是容器，它是一种特殊的类，有__next__() 供循环遍历、__iter__() 返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成

例如 对于普通的列表无法使用 next() 方法，会报错

“TypeError: 'list' object is not an iterator”

第二 iter() 方法是python的内置函数，它可以将字符串、列表、元组等容器变成迭代器。

iter() 转换的对象必须是 iterable的，不一定是容器，可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象。

Help on built-in function iter in module builtins:

iter(...)
    iter(iterable) -> iterator
    iter(callable, sentinel) -> iterator
    
    Get an iterator from an object.  In the first form, the argument must
    supply its own iterator, or be a sequence.
    In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.

让我们看看 iter() 的转换吧

1） 对 range 类别转换

2）对 list 类别转换

3）对 tuple 类别转换 

4）对字符串类别转换

5）对字典类别转换

对于任何一种 iterator，都可以使用 next() 方法

>>> a=iter(range(10))
>>> type(a)

>>> next(a)
0
>>> next(a)
1
>>> a=iter((0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9))
>>> type(a)

>>> next(a)
0
>>> next(a)
1
>>> a={"a":"AA","b":"BB","c":"CC"}
>>> a=iter(a)
>>> type(a)

>>> next(a)
'a'
>>> next(a)
'b'
>>> 

第三 next() 方法是 python 的内置函数。在对迭代器进行遍历时候，如果没有后续元素了，next()会抛出一个 StopIteration 异常。

a={"a":"AA","b":"BB","c":"CC"}
a=iter(a)
print(type(a))
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))
print(next(a))

请注意，迭代器实现的是随用随取的功能，数据其实已经存在，只是使用 next() 时候才会读取出来。接下来我会说生成器，生成器是一边生成一边使用的。