迭代器
迭代器是在python2.2中被加入的，它为类序列对象提供了一个类序列的接口。有了迭代器可以迭代一个不是序列的对象，因为他表现出了序列的行为。当在python中使用for循环迭代一个对象时，调用者几乎分辨不出他迭代的是一个迭代器对象还是一个序列对象，因为python让他（迭代器）像一个序列那样操作。
如何迭代
本质上说迭代器是个对象，但是这个对象有个特殊的方法next()(在python3中使用__next__()代替了next方法)。当使用for循环来遍历整个对象时候，就会自动调用此对象的__next__()方法并获取下一个item。当所有的item全部取出后就会抛出一个StopIteration异常，这并不是错误的发生，而是告诉外部调用者迭代完成了，外部的调用者尝试去捕获这个异常去做进一步的处理。
不过迭代器是有限制的，例如
不能向后移动
不能回到开始
也无法复制一个迭代器。
因此要再次进行迭代只能重新生成一个新的迭代器对象。
获取迭代器
对于python内置的可迭代（iterable）对象，可以通过内置的iter()函数来获取相应的迭代器对象。
Python
a = [1,2,3,45]
type(a)
list
a = iter(a)
type(a)
list_iterator
1
2
3
4
5
6
7
8
9
a = [1,2,3,45]
type(a)
list
a = iter(a)
type(a)
list_iterator
这样就获取了list相应的迭代器对象。
我们来看一下该迭代器对象的属性：
Python
dir(a)
['__class__',
'__delattr__',
'__dir__',
'__doc__',
'__eq__',
'__format__',
'__ge__',
'__getattribute__',
'__gt__',
'__hash__',
'__init__',
'__iter__',
'__le__',
'__length_hint__',
'__lt__',
'__ne__',
'__new__',
'__next__',
'__reduce__',
'__reduce_ex__',
'__repr__',
'__setattr__',
'__setstate__',
'__sizeof__',
'__str__',
'__subclasshook__']
可见此迭代对象具有两个特殊的成员方法__iter__()和__next__(),这两个方法便是支持迭代器协议所需要实现的方法。其中__iter__()方法返回迭代器对象本身，__next__()方法返回容器的下一个元素，直到结尾抛出StopIteration异常。
我们来测试一下这个list_iterator对象的这两个方法:
__iter__()返回的对象就是迭代器对象本身。
Python
a = [1,2,3,45]
a = iter(a)
a.__iter__()
<list_iterator at 0x3a33f10>a
<list_iterator at 0x3a33f10>a is a.__iter__()
True
In [1]: a = [1,2,3,45]
In [2]: a = iter(a)
In [3]: a.__iter__()
Out[3]: <list_iterator at 0x3a33f10>
In [4]: a
Out[4]: <list_iterator at 0x3a33f10>
In [5]: a is a.__iter__()
Out[5]: True
In [6]:
__next__()方法返回容器中的值直到结尾。
Python
In [6]: a.__next__()
Out[6]: 1
In [7]: a.__next__()
Out[7]: 2
In [8]: a.__next__()
Out[8]: 3
In [9]: a.__next__()
Out[9]: 45
In [10]: a.__next__()
------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-73aa2c76d676> in <module>()
----> 1 a.__next__()
In [6]: a.__next__()
Out[6]: 1
In [7]: a.__next__()
Out[7]: 2
In [8]: a.__next__()
Out[8]: 3
In [9]: a.__next__()
Out[9]: 45
In [10]: a.__next__()
------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-73aa2c76d676> in <module>()
----> 1 a.__next__()
StopIteration:
In [11]:
2. 创建迭代器对象
除了使用iter()函数将内置的序列对象转换成相应的迭代器，我们可以自己实现迭代器协议创建迭代器对象，要实现迭代器协议也就是要在类中实现__iter__()和__next__()方法。
下面我写一个与list_iterator相同行为的迭代器：
Python
class ListIter(object):
def __init__(self, data):
self.__data = data
self.__count = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.__count < len(self.__data):
val = self.__data[self.__count]
self.__count += 1
return val
else:
raise StopIteration
class ListIter(object):
def __init__(self, data):
self.__data = data
self.__count = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.__count < len(self.__data):
val = self.__data[self.__count]
self.__count += 1
return val
else:
raise StopIteration
我们就可以使用for循环来遍历这个迭代器了：
Python
In [16]: a = ListIter([1,2,3,4,5])
In [17]: for i in a:
....: print(i)
....:
In [16]: a = ListIter([1,2,3,4,5])
In [17]: for i in a:
....: print(i)
....:
对于迭代器对象，使用for循环遍历整个数组其实是个语法糖，他的内部实现还是通过调用对象的__next__()方法。
实际上他内部的工作原理应该是这样的：
a = ListIter([1, 2, 3, 4, 5])
while True:
try:
i = a.__next__()
except StopIteration:
break
// do something in for loop
print(i)
a = ListIter([1, 2, 3, 4, 5])
while True:
try:
i = a.__next__()
except StopIteration:
break
// do something in for loop
print(i)
迭代器支持多次迭代
正如前面所说的迭代器对象不支持重新迭代，也就是同一个迭代器对象无法多次迭代，如：
Python
In [19]: a = ListIter([1,2,3,4,5])
In [20]: [i for i in a]
Out[20]: [1, 2, 3, 4, 5]
In [21]: [i for i in a]
Out[21]: []
In [19]: a = ListIter([1,2,3,4,5])
In [20]: [i for i in a]
Out[20]: [1, 2, 3, 4, 5]
In [21]: [i for i in a]
Out[21]: []
In [22]:
可见，当我再次迭代迭代器a的时候便只返回了空列表，这是因为for循环直接捕获了StopIteration异常。如果要再次迭代生成列表的话只能重新生成一个新的迭代器对象。
为了能够解决这个问题，可以分别定义一个可迭代对象(iterables)和迭代器对象(iterator).
插入小插曲：
对于可迭代对象和迭代器对象，我的理解是：
可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象，__iter__()可以返回一个迭代器对象。
迭代器对象是实现了__next__()方法的对象，其中他的__iter__()返回的是迭代器对象本身。
我把代码做了修改，如下：
Python
class ListIterable(object):
def __init__(self, data):
self.__data = data
def __iter__(self):
print("call iterable __iter__().")
return ListIterator(self.__data)
class ListIterator(object):
def __init__(self, data):
self.__data = data
self.__count = 0
def __iter__(self):
print("call iterator __iter__().")
return self
def __next__(self):
print("call iterator __next__().")
if self.__count < len(self.__data):
val = self.__data[self.__count]
self.__count += 1
return val
else:
raise StopIteration
class ListIterable(object):
def __init__(self, data):
self.__data = data
def __iter__(self):
print("call iterable __iter__().")
return ListIterator(self.__data)
class ListIterator(object):
def __init__(self, data):
self.__data = data
self.__count = 0
def __iter__(self):
print("call iterator __iter__().")
return self
def __next__(self):
print("call iterator __next__().")
if self.__count < len(self.__data):
val = self.__data[self.__count]
self.__count += 1
return val
else:
raise StopIteration
为了知道python何时调用__iter__()方法，我添加了一个printf函数来做标记。
现在把这两个类导入到当前空间中：
Python
In [1]: from list_iter import *
In [2]: a = ListIterable([1,2,4,5,6])
In [3]: b = a.__iter__()
call iterables __iter__().
In [4]: a
Out[4]: <list_iter.ListIterable at 0x39446d0>
In [5]: b
Out[5]: <list_iter.ListIterator at 0x39447b0>
In [1]: from list_iter import *
In [2]: a = ListIterable([1,2,4,5,6])
In [3]: b = a.__iter__()
call iterables __iter__().
In [4]: a
Out[4]: <list_iter.ListIterable at 0x39446d0>
In [5]: b
Out[5]: <list_iter.ListIterator at 0x39447b0>
In [6]:
可见a是iterable对象（实现了__iter__()），b是iterator对象（实现了__next__()）。
下面看看这样做是不是就可以重复多次迭代了：
Python
In [6]: [i for i in a]
call iterable __iter__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
Out[6]: [1, 2, 4, 5, 6]
In [7]: [i for i in a]
call iterable __iter__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
Out[7]: [1, 2, 4, 5, 6]
In [6]: [i for i in a]
call iterable __iter__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
Out[6]: [1, 2, 4, 5, 6]
In [7]: [i for i in a]
call iterable __iter__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
call iterator __next__().
Out[7]: [1, 2, 4, 5, 6]
In [8]:
重复迭代是可以了，从输出中我们可以看出一些什么来
我们在使用迭代工具对iterable对象进行迭代的时候首先调用的是iterable的__iter__()方法，返回一个迭代器对象，也就是ListIterator的实例。
然后再遍历的时候是调用iterator的next方法输出值。
这样就可以解释了为什么这样处理能够多次迭代了，因为每次使用迭代工具迭代的时候都会调用__iter__()返回一个新的迭代器对象，这样就相当于创建多个迭代器了，自然可以看起来是重复迭代了！
可变对象和迭代器
在迭代可变对象时候，一个序列的迭代器只是记录当前到达了序列中的第几个元素，所以如果在迭代过程中改变了序列的元素。更新会立即反应到所迭代的条目上。
我写了个测试看了下，的确：
Python
In [13]: c = [1,2,3,4,5]
In [14]: d = iter(c)
In [15]: for i in c:
....: print(i)
....: c.remove(i)
....:
In [13]: c = [1,2,3,4,5]
In [14]: d = iter(c)
In [15]: for i in c:
....: print(i)
....: c.remove(i)
....:
可见上面边迭代边删除列表的元素，但是最后却只输出了1, 3, 5，这是为啥？
既然迭代器只记得是在列表中第几个元素，那么当在第0个元素的时候将会输出1然后删除1，这是列表变成了
Python
[2, 3, 4, 5]
1
[2, 3, 4, 5]
但是迭代器记得我是在第二个位置上面，就指向了列表中的第二个位置上，也就是3，然后输出3.
以此类推，最后只能输出1，3，5了。
如果我猜测的没错的话，剩余的列表应该只剩下2和4了：
Python
In [17]: c
Out[17]: [2, 4]
1
2
In [17]: c
Out[17]: [2, 4]
