① Python中可迭代對象、迭代器以及iter()函數的兩個用法詳解
在Python編程中，理解可迭代對象（Iterable）、迭代器（Iterator）以及iter()函數的使用至關重要。首先，我們先來澄清兩個基本概念：可迭代對象包括列表、元組、字元串等，它們都具備通過for循環遍歷元素的特性。Python內置的Iterable類和collections.abc模塊中的方法可以用來檢測一個對象是否為可迭代對象，這依賴於對象是否實現了__iter__()方法。
如果一個對象沒有__iter__()方法，但有__getitem__()，解釋器會創造一個迭代器並按序獲取元素。若兩者皆無，會拋出TypeError。我們可以通過自定義對象並實現這兩個方法來理解這個過程。
迭代器則更進一步，它是一個能記住遍歷位置的特殊對象，只能向前推進。迭代器必須實現__iter__和__next__方法，分別用於返回迭代器和獲取下一個元素。例如，當我們通過next(iterator)獲取下一個值時，如果沒有更多元素，會拋出StopIteration異常。
iter()函數有兩個常見用法。第一個是iter(iterable)，將可迭代對象轉換為迭代器，以便進一步操作。第二個是iter(callable, sentinel)，這里callable可以是任何可調用對象，sentinel作為標記值，當函數返回這個值時，迭代器會結束並拋出StopIteration異常。
舉個例子，test_iter函數通過iter(callable, sentinel)的第二個用法，創建了一個特殊的迭代器，當函數返回特定值時，會終止迭代。這就是iter()函數的另一個實用場景。
總的來說，掌握Python中的這些概念和函數，能幫助你更有效地處理數據和迭代過程。
② 迭代相關：__iter__函數和__next__函數
迭代器與可迭代對象是Python中處理數據的兩種關鍵概念。可迭代對象支持for循環，而迭代器則在循環中用於獲取下一個元素，實現這一功能的類至少需具備`__iter__`與`__next__`方法。若類具備這兩個方法，它便成為可迭代對象。當使用`for`循環時，實際上執行了兩步：首先獲取可迭代對象，調用`__iter__`方法；其次循環調用`__next__`方法直至遇到`StopIteration`異常，循環終止。
容器如`list`、`set`、`dict`與`str`等，都是儲存元素的數據結構，它們在Python中屬於容器類型。`for`循環與`in`關鍵字的結合，實質上是通過`__iter__`獲取迭代器，然後不斷調用迭代器的`__next__`方法，直到遇到`StopIteration`異常。
迭代器是實現`__next__`函數的對象，具備迭代能力。若類刪除`__iter__`方法，理論上仍能正常運行，但失去迭代能力。生成器是特殊的迭代器，它在調用時不會立即執行，直到`__next__`方法被調用，此時才開始執行生成器內部的代碼。生成器適用於資源限制環境，它以懶惰載入的方式生成數據，即每次生成器調用`__next__`時，才產生並使用下一個值，這種方式能夠有效節省內存。
實現自己的類似`range`函數的生成器，調用`iter`函數生成迭代對象，要求`__iter__`返回實現了`__next__`的對象。通過`next`函數訪問下一個元素，遇到`StopIteration`異常結束循環。使用`next`函數模擬過程，可以明顯看到迭代器的懶惰載入特性，每次產生數據僅在需要時執行，而非一次性載入全部數據至內存，這對於處理大量數據或資源受限環境極為有利。
綜上所述，迭代器與生成器是Python中高效處理數據的關鍵工具，通過它們的特性，可以實現內存高效、靈活的數據處理邏輯，尤其適用於處理大型數據集或資源受限的場景。