Python三大神器之迭代器详细版（小白都能看懂）

前言

介绍

在python的学习中，我们通常会听到python三大神器着一说法，但是有的同学并不知道python三大神器是指哪三大神器，或许有的小伙伴听过而且学过python三大神器，但是由于时间的原因，其中的一些细节知识出现了遗漏，那么今天我们就给小伙伴们讲讲python的三大神器。

三大神器是哪三大

我们通常说的python三大神器是指迭代器，生成器和装饰器。

迭代器特点：

1.节省内存

迭代器在内存当中就相当于占了一个数据（元素）的内存。

2.惰性机制

不去调用next()或则__next__就不会出现下一个元素。

3.不能往回走，向前看

用过的数据回不去了，只能是nxet()，可以理解为单线程的，当然啦，如果你想重头开始，也不是不行，那么再去拿一个新的迭代器就可以了。

引入迭代器

我们假设一下，不能使用for循环的情况下，怎么对字符串，集合，元组，列表，字典进行循环遍历呢（for循环的本质其实就是迭代器，后面会讲到）？对于列表，字符串呢，我们就拿它的索引，对索引进行遍历（用while哈），但是到了集合这里呢，这个方法就行不通了，这时候有好奇的小伙伴会问，为什么了？因为集合的无序性导致了它不存在索引这一说，那我们硬要遍历就只能够将索引变为其他的数据类型了。这样子，很多小伙伴们都会感到不便利，在实践中十分的不爽。显然，用同一种方法进行循环会便利得多，既然索引循环遍历这一方法搞不定，又有没有其他的方法呢？python为了解决这一问题，就引入了我们今天的主角了，那就是迭代器（基于可迭代协议）。

ps

这里要注意哈，并不是所有的数据类型都遵守可迭代协议，譬如int类型就不遵守

for i in 123456789:
print(i)

这里的运行结果是

我们这里做个对比哈

for i in "123":
print (i)

这行代码的运行结果是

很明显哈，int类型那里标注了一个not iterable，而字符串那里可以正常运行。

那么在这里，很多小伙伴们又会有另一个疑问了，那我怎么知道谁是可迭代的，谁是不可迭代的啊？别急，让我来讲讲一个妙招：在python里面有一个工具叫做dir，这个dir有什么用呢，它可以知道我们所输入的数据类型能执行哪些操作。

字符串类型的有

print(dir(int))

int类型的有

print(dir(int))

__iter__就是可迭代的意思，字符串中有，但是int类型没有哈，所以int就不可以迭代（注意哈，bool类型也不可以迭代），下次，我们不清楚一种数据类型能否可以迭代，就可以使用这一种方法来看。

迭代器怎么用

正文

list=["python","ML","DL","Matlab"]
print(list.__iter__())

在这里头，我们创建了一个列表，列表里面有着四个字符串。我们采用了__iter__这一操作，让我们看看会发生些什么变化。

我们发现在这里，结果给出了一个地址。等等，有的同学会有疑问了，刚才不是说iter是迭代的意思吗，怎么现在又给出了一个地址了啊。小伙伴们，别慌哈，这里是用__iter__将我们传入的列表带到了一个迭代器的工具里头，那怎么才能够进行迭代呢，别急，这里我们只需加上__next__便可，顾名思义哈，next就是下一个，我们调用一次__next__，就会有一个项跑出来了，请小伙伴们看下面的代码：

list=["python","ML","DL","Matlab"]
a=list.__iter__()
print(dir(a))

在这里，我们能够发现所谓的迭代器是可以进行__next__这一个操作的，于是我们调用一下__next__着一可执行操作

list=["python","ML","DL","Matlab"]
a=list.__iter__()
b=a.__next__()
print(b)

执行结果为

注意哈，__next__一次只能出一项哈

如果想再出一项，那么就得再一次地调用__next__

list=["python","ML","DL","Matlab"]
a=list.__iter__()
b=a.__next__()
print(b)
b=a.__next__()
print(b)

其运行结果为：

想要多少，我们就调用几次__next__

此时，有的同学又会有个问题了，我调用五次呢，是不是又回到了一开始的哪一项呢

那话不多说，跑段代码试试吧：

list=["python","ML","DL","Matlab"]
a=list.__iter__()
b=a.__next__()
print(b)
b=a.__next__()
print(b)
b=a.__next__()
print(b)
b=a.__next__()
print(b)
b=a.__next__()
print(b)

运行结果为

这里我们可以看到运行结果中出现了一个词，叫做StopIteration，顾名思义就是停止了迭代，那么这就和上面的假设相反了。

那么怎么才能重头开始呢，答案也很简单哈，那就是再拿一个新的迭代器。

ps

有点同学会这样子写代码哈：

list=["python","ML","DL","Matlab"]
a=list.__iter__()
b=a.__next__()
n=0
while n<6:
 print (b) 
 n+=1

注意这是不行的

运行结果会变成下面这个样子

因为这样啊，就相当于你每次都拿的是b运行的结果

更有同学是这样做的：

list=["python","ML","DL","Matlab"]
a=list.__iter__()
b=a.__next__()
n=0
while n<6:
 print (b.__next__()) 
 n+=1

注意哈，这样也是不行的

运行结果是会报错的

我们观察报错的原因就会发现，我们的b是字符串，并没有__next__这一可执行操作，感兴趣的小伙伴可以去执行一下dir这一查找操作。#可迭代对象没有__next__，迭代器可迭代（__iter__)

那么如果你想写一个循环，而不是一直地采用复制一下语句

b=a.__next__()
print(b)

那么你可以用下面的代码

list=["python","ML","DL","Matlab"]
n=0
a=list.__iter__()
while n<6:
 print (a.__next__()) 
 n+=1

这样看上去是不是简洁明了很多呢，那我们跑一下看看是不是和我们之前的结果是一样的

结果如下

for循环的内部工作机制

代码

我们一开始讲到假设不能用for循环会怎么样，那为什么加上这个前提条件后，会差别这么大呢？下面我们就来讲讲for循环的内部工作机制：

首先，我们讲讲for循环怎么用

list=["python","ML","DL","Matlab"]
for item in list:
    print(item)

这就是普通的for循环了，我们跑一下

那这些求知欲爆棚的小伙伴们肯定不满足于此啊，那我们来拆开for循环，来看看它是怎么工作的

list=["python","ML","DL","Matlab"]
a=iter(list)
while True:
    try:
        print(next(a))
    except StopIteration:
        break

解释

来，我们跑一下这段代码

这就是for循环的内部机制了，看看运行结果是不是和刚才的是一样的?

try是指尝试一下，如果代码能够正常运行的话，那么就运行冒号后面的代码

那么try了一下不能正常运行，这可能是由很多原因导致的，如果导致错误的原因是StopIteration，即停止迭代，那么我们就执行except StopIteration后面的代码。

总结

步骤

step1：调用__iter__来拿到迭代器

step2：利用迭代器，调用__next__来拿到每一项元素

step3：重复step2，直到出现StopIteration

要注意的点

1.如果想再拿到第一个元素，那么请再拿一个迭代器

2.不能等价代换，譬如

list=["python","ML","DL","Matlab"]
print (list.__iter__().__next__()) 
print (list.__iter__().__next__())
print (list.__iter__().__next__())
print (list.__iter__().__next__())
print (list.__iter__().__next__())

运行结果如下

这里就是哐哐地在拿新的迭代器

简单版

list=["python","ML","DL","Matlab"]
a=iter(list)
print(next(a))

运行结果

注意看：这里我们使用了iter()和next()这两个函数，就不用像刚刚那样写__iter__和__next__了

来，我们再改改上面的循环代码，让它更简洁

list=["python","ML","DL","Matlab"]
n=0
a=iter(list)
while n<6:
 print (next(a)) 
 n+=1

运行结果是一样的哈。

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