Python中迭代器的用法

墨蓝 2023-07-12 11:40 1阅读 0赞

### 迭代器 ###

**1. 可迭代对象**

对象：python中一切皆对象。一个实实在在存在的值就叫对象。比如：a = 1, a就叫对象。
    可迭代：更新迭代。重复的、循环的一个过程。更新迭代每次都有新的内容。

字面意思：可以进行循环更新的一个实实在在的值。  
专业角度：内部含有`__iter__`方法的对象称之为可迭代对象。

*  获取对象的所有方法并且以字符串的形式表现：`dir()`

# 获取一个对象的所有方法
     s1 = 'lucy'
     print(dir(s1))

*  判断一个对象是否是可迭代对象

'__iter__' in dir(对象)

使用可迭代对象的优点：

*  存储的数据直接能显示，比较直观
 *  拥有的方法比较多

缺点：

*  占用内存
 *  不能直接通过for循环，不能直接取值（索引，key除外）

li = [1, 2, 3]
    for i in li:
        print(i)
    # 看似列表可以for循环直接取值，其实不是的。里面进行了一步转化，把可迭代对象转化成了迭代器。可迭代对象不能直接取值。

**2. 迭代器**

*  迭代器的定义
    
     *  字面意思：更新迭代，器：工具。可更新迭代的工具。
     *  专业角度：内部含有`__iter__`方法并且含有`__next__`方法的对象就是迭代器。
 *  判断是否是迭代器

('__iter__' in dir(对象)) and ('__next__' in dir(对象))

with open('text', 'w', encoding='utf8') as file:
        print(('__iter__' in dir(file)) and ('__next__' in dir(file)))  # True

*  可迭代对象可以转化成迭代器

s = 'lucy'
    obj = iter(s)  # s.__iter__()
    print(next(obj))  # print(obj.__next__())

*  迭代器优点
    
     *  节省内存。迭代器在内存中相当于只占一个数据的空间。因为每次取值时上一条数据会在内存释放，加载当前的这条数据。
     *  惰性机制。next一次，取一个值，绝不过多取值。
 *  迭代器的缺点
    
     *  速度慢，不能直观的查看里面的数据。
     *  取值时不走回头路，只能一直向下取值。
    
        li = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
        obj = iter(li)
        for i in range(3):
            print(next(obj))
        for i in range(4):
            print(next(obj))
 *  可迭代对象与迭代器对比
    
     *  **可迭代对象**拥有的方法比较多，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，存储数据相对少（几百万个对象，8G内存是可以承受的），但是占用内存，而且不能直接通过循环迭代取值。
     *  侧重于对数据灵活处理，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**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。
     *  当数据量过大，大到足以撑爆内存或者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。
 *  while循环模拟for循环机制

li = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
    obj = iter(li)
    while 1:
        try:
            print(next(obj))
        except StopIteration:
            break