Python之第十三天的努力--迭代器2

01 迭代器2

1. 迭代器定义：

   • 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__'
     

     方法并含有

     '__next__'
     

     方法的对象就是迭代器

   • 可以判断是不是迭代器：

     '__iter__'
     

     and

     '__next__'
     

     在不在dir(对象)

   • # 文件句柄
     with open('文件1',encoding='utf-8',mode='w') as f1:
         print(('__iter__'in dir(f1)) and ('__next__'in dir(f1)))   # True
     

2. 可迭代对象如何转化成迭代器，迭代器的取值：

   • 可迭代对象转化成迭代器

     iter(对象)     # 对象.__iter__()
     

   • 取值

     next(obj)     # 对象.__next__()
     

   • # 可迭代对象可以转化为迭代器
     # s1 = 'asdfg'
     # obj = iter(s1)     # s1.__iter__()
     # print(obj)         # <str_iterator object at 0x0306DEF0>
     # print(next(obj))   # a
     # print(next(obj))   # s
     # print(next(obj))   # d
     # print(next(obj))   # f
     # print(next(obj))   # g
     
     # l1 = [11,22,33,44]
     # obj = iter(l1)
     # print(next(obj))     # 11
     # print(next(obj))     # 22
     # print(next(obj))     # 33
     # print(next(obj))     # 44
     

3. 优点

   • 节省内存。
   • 惰性机制。

4. 缺点

   • 速度慢
   • 不走回头路

5. 可迭代对象与迭代器的对比

   • 可迭代对象是一个操作方法比较多，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）的一个数据集。

   • 当你侧重于对于数据可以灵活处理，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。

   • ---

   • 迭代器是一个非常节省内存，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，操作方法比较单一的数据集。

   • 当你的数据量过大，大到足以撑爆你的内存或者你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。

6. 利用while循环模拟for循环对可迭代对象进行取值的机制。

   l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
   
   obj = iter(l1)
   while 1:
       try:
           print(next(obj))
       except StopIteration:
           break