⑴ python的基礎知識之迭代器
迭代：按照一定的順序訪問集合中的每一個元素，或者叫遍歷（其他語言叫做遍歷）；
可迭代對象（Iterable）：能被迭代的對象，或者說直接作用於for循環的對象，可以通過for..in來遍歷的對象，比如數組（list）、元祖（tuple）字元串等；
迭代器（Iterator）：能作用於next() 函數，並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器，是惰性計算的序列（很重要）
1、判斷一個對象是可迭代對象呢？方法是通過collections模塊的Iterable類型判斷
2、判斷一個對象是否是迭代器Iterator對象
3、可迭代對象Iterable轉化為迭代器對象Iterator
4、使用迭代器迭代
1、迭代器的特性
A.惰性計算數據，節省內存
B.能記錄狀態，並通過next()函數執行下一個狀態
C.具有可迭代性
2、集合數據類型如list、dict、str、tuple等是可迭代對象Iterable但不是迭代器Iterator，不過可以通過iter()函數轉化為一個Iterator對象
原因：Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。Iterator對象表示一個無限大的數據，集合是有限集合，假如被next()到最後就是沒有返回直接carsh
3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一種特殊的迭代器；
如果想了解更多Python知識，請查看
Python的基礎知識之生成器
Python的基礎知識之裝飾器
學無止境，學習Python的夥伴可以多多交流。
⑵ Python中的「迭代」詳解
迭代器模式：一種惰性獲取數據項的方式，即按需一次獲取一個數據項。
所有序列都是可以迭代的。我們接下來要實現一個 Sentence（句子）類，我們向這個類的構造方法傳入包含一些文本的字元串，然後可以逐個單詞迭代。
接下來測試 Sentence 實例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解釋器需要迭代對象 x 時，會自動調用iter(x)。
內置的 iter 函數有以下作用：
由於序列都實現了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。
可迭代對象：使用內置函數 iter() 可以獲取迭代器的對象。
與迭代器的關系：Python 從可迭代對象中獲取迭代器。
下面用for循環迭代一個字元串，這里字元串 'abc' 是可迭代的對象，用 for 循環迭代時是有生成器，只是 Python 隱藏了。
如果沒有 for 語句，使用 while 循環模擬，要寫成下面這樣：
Python 內部會處理 for 循環和其他迭代上下文（如列表推導，元組拆包等等）中的 StopIteration 異常。
標準的迭代器介面有兩個方法：
__next__ ：返回下一個可用的元素，如果沒有元素了，拋出 StopIteration 異常。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代對象的地方使用迭代器，如 for 循環中。
迭代器：實現了無參數的 __next__ 方法，返回序列中的下一個元素；如果沒有元素了，那麼拋出 StopIteration 異常。Python 中的迭代器還實現了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。
接下來使用迭代器模式實現 Sentence 類：
注意， 不要 在 Sentence 類中實現 __next__ 方法，讓 Sentence 實例既是可迭代對象，也是自身的迭代器。
為了「支持多種遍歷」，必須能從同一個可迭代的實例中獲取多個獨立的迭代器，而且各個迭代器要能維護自身的內部狀態，因此這一模式正確的實現方式是，每次調用 iter(my_iterable) 都新建一個獨立的迭代器。
所以總結下來就是：
實現相同功能，但卻符合 Python 習慣的方式是，用生成器函數代替 SentenceIteror 類。
只要 Python 函數的定義體中有 yield 關鍵字，該函數就是生成器函數。調用生成器函數，就會返回一個生成器對象。
生成器函數會創建一個生成器對象，包裝生成器函數的定義體，把生成器傳給 next(...) 函數時，生成器函數會向前，執行函數定義體中的下一個 yield 語句，返回產出的值，並在函數定義體的當前位置暫停，。最終，函數的定義體返回時，外層的生成器對象會拋出 StopIteration 異常，這一點與迭代器協議一致。
如今這一版 Sentence 類相較之前簡短多了，但是還不夠慵懶。 惰性 ，是如今人們認為最好的特質。惰性實現是指盡可能延後生成值，這樣做能節省內存，或許還能避免做無用的處理。
目前實現的幾版 Sentence 類都不具有惰性，因為 __init__ 方法急迫的構建好了文本中的單詞列表，然後將其綁定到 self.words 屬性上。這樣就得處理整個文本，列表使用的內存量可能與文本本身一樣多（或許更多，取決於文本中有多少非單詞字元）。
re.finditer 函數是 re.findall 函數的惰性版本，返回的是一個生成器，按需生成 re.MatchObject 實例。我們可以使用這個函數來讓 Sentence 類變得懶惰，即只在需要時才生成下一個單詞。
標准庫提供了很多生成器函數，有用於逐行迭代純文本文件的對象，還有出色的 os.walk 函數等等。本節專注於通用的函數：參數為任意的可迭代對象，返回值是生成器，用於生成選中的、計算出的和重新排列的元素。
第一組是用於 過濾 的生成器函數：從輸入的可迭代對象中產出元素的子集，而且不修改元素本身。這種函數大多數都接受一個斷言參數(predicate)，這個參數是個 布爾函數 ，有一個參數，會應用到輸入中的每個元素上，用於判斷元素是否包含在輸出中。
以下為這些函數的演示：
第二組是用於映射的生成器函數：在輸入的單個/多個可迭代對象中的各個元素上做計算，然後返回結果。
以下為這些函數的用法：
第三組是用於合並的生成器函數，這些函數都可以從輸入的多個可迭代對象中產出元素。
以下為演示：
第四組是從一個元素中產出多個值，擴展輸入的可迭代對象。
以下為演示：
第五組生成器函數用於產出輸入的可迭代對象中的全部元素，不過會以某種方式重新排列。
下面的函數都接受一個可迭代的對象，然後返回單個結果，這種函數叫「歸約函數」，「合攏函數」或「累加函數」，其實，這些內置函數都可以用 functools.rece 函數實現，但內置更加方便，而且還有一些優點。
參考教程：
《流暢的python》 P330 - 363
⑶ Python中迭代器和列表解析怎麼使用
一種特殊的數據結構，以對象形式存在>>>i1=l1.__iter__()>>>i1=iter(l1)
可迭代對象：
序列：list、str、tuple
非序列:dict、file
自定義類：__iter__()、__getitem__()
注意：
若要實現迭代器，需要在類中定義next()方法
要使迭代器指向下一個對象，則使用成員函數next()
i1.next()
當沒有元素時，會引發StopIteration異常for循環可用於任何可迭代對象
例：>>>l1=['Sun','Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat']>>>i1=l1.__iter__()>>>il.next()'Sun'
>>>il.next()'Mon'
⑷ Python基礎之迭代器
一.什麼是迭代器
迭代器是用來迭代取值的工具。
而涉及到把多個值循環取出來的類型有：列表，字元串，元組，欄位，集合，打開文件等。通過使用的遍歷方式有for···in···，while等，但是，這些方式只適用於有索引的數據類型。為了解決索引取的局限性，python提供了一種 不依賴於索引的取值方式：迭代器
注意：
二.可迭代對象
可迭代對象：但凡內置有__iter__方法的都稱為可迭代對象
常見的可迭代對象：
1.集合數據類型，如list,tuple,dict,set,str等
2.生成器，包括生成器和帶yield的生成器函數。
三.如何創建迭代器
迭代器是一個包含數個值的對象。
迭代器是可以迭代的對象，這意味著您可以遍歷所有值。
從技術上講，在Python中，迭代器是實現迭代器協議的對象，該協議由方法 __iter__() 和 __next__() 組成。
簡而言之，一個類裡面實現了__iter__()和__next__()這兩個魔法方法，那麼這個類的對象就是可迭代對象。
四.迭代器的優缺點
1.優點
2.缺點
五.迭代器示例
另外，如果類Stu繼承了Iterator，那麼Stu可以不用實現__iter__()方法
遍歷迭代器
StopIteration
如果你有足夠的 next() 語句，或者在 for 循環中使用，則上面的例子將永遠進行下去。
為了防止迭代永遠進行，我們可以使用 StopIteration 語句。
在 __next__() 方法中，如果迭代完成指定的次數，我們可以添加一個終止條件來引發錯誤
⑸ Python中什麼是迭代
如果給定一個list或tuple，我們可以通過for循環來遍歷這個list或tuple，這種遍歷我們稱為迭代（Iteration）。
在Python中，迭代是通過for ... in來完成的，而很多語言比如C或者Java，迭代list是通過下標完成的，比如Java代碼：
for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i];
}
可以看出，Python的for循環抽象程度要高於Java的for循環，因為Python的for循環不僅可以用在list或tuple上，還可以作用在其他可迭代對象上。
list這種數據類型雖然有下標，但很多其他數據類型是沒有下標的，但是，只要是可迭代對象，無論有無下標，都可以迭代，比如dict就可以迭代：
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}>>> for key in d:... print(key)
...
a
c
b
因為dict的存儲不是按照list的方式順序排列，所以，迭代出的結果順序很可能不一樣。
默認情況下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同時迭代key和value，可以用for k, v in d.items()。
由於字元串也是可迭代對象，因此，也可以作用於for循環：
>>> for ch in 'ABC':... print(ch)
...
A
B
C
所以，當我們使用for循環時，只要作用於一個可迭代對象，for循環就可以正常運行，而我們不太關心該對象究竟是list還是其他數據類型。
這個網站有很多Python的系統、基礎教程，可以看看。網頁鏈接
⑹ Python中的迭代器與可迭代:iter()和next()
一種自動迭代的更優雅的實現是使用 for循環
在Python中，迭代器（Iterator）和可迭代(iterable)的區別是，迭代器支持 iter ()和 next ()方法；可迭代支持 iter ()方法。可迭代只能在for循環中獲得元素，迭代器還可以用next()方法獲取元素。
list/truple/map/dict都是可迭代，但不是迭代器；這些數據的大小是確定的；迭代器不是，迭代器不知道要執行多少次，所以可以理解為不知道有多少個元素，每調用一次next()，就會往下走一步。
凡是可以for循環的，都是Iterable
凡是可以next()的，都是Iterator
⑺ 璁＄畻鏁忔嵎欏圭洰涓榪浠ｆ椂闂村畨鎺(Python3鐗)
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