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迭代器
迭代器是一个含有 next() 方法的对象，让我们可以迭代不是序列数据类型但表现出序列行为的对象，所以可以说迭代器为类序列对象提供了一个类序列的接口(只要是实现了 __iter__() 方法的对象，就可以使用迭代器来进行访问)。迭代器从对象的第一个元素开始访问，直到所有的元素被遍历后结束。对于无法通过索引计数来随机访问元素的数据结构(EG. set)而言，迭代器是唯一的访问其自身元素的方式。
NOTE1: 但迭代器是不支持索引计数的，所以迭代器不能回退，只能往前进行迭代。
NOTE2: 迭代器也不是线程安全的，在多线程环境中对可变对象使用迭代器是一个危险的操作。所以一般情况下应该坚持对不可变对象实现迭代器。
NOTE3: 迭代器对象不支持被多次迭代
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]:iter() :内建的迭代器生成函数
iter(…)
iter(collection) -> iterator
iter(callable, sentinel) -> iterator
Get an iterator from an object. In the first form, the argument must
supply its own iterator, or be a sequence.
In the second form, the callable is called until it returns the sentinel.
1. 如果传递了一个序列(sequence)实参，迭代器会从索引 0 一直迭代至结束。
2. 如果传递了两个实参 EG. iter(func, sentinel)，迭代器会重复的调用 func 直到迭代器的下一个值为 sentinel 。
EXAMPLE 1：
In [44]: aList = ['jmilkfan', 'fanguiju', 'chocolate']
In [45]: aIter = iter(aList)
In [46]: aIter.next()
Out[46]: 'jmilkfan'
In [47]: aIter.next()
Out[47]: 'fanguiju'
In [48]: next(aIter)
Out[48]: 'chocolate'
In [49]: aIter.next()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-5ab62b0e2847> in <module>()
----> 1 aIter.next()
StopIteration:迭代器通过其内建的 iter.next() 方法，或通过 Python 内建的 next() 来迭代下一个元素，直到最后触发 StopIteration 异常后表示迭代结束。
EXAMPLE 2: 捕获异常
In [56]: aList = ['jmilkfan', 'fanguiju', 'chocolate']
In [57]: aIter = iter(aList)
In [58]: while True:
...: try:
...: print aIter.next()
...: except StopIteration:
...: print 'Done'
...: break
...:
jmilkfan
fanguiju
chocolate
Done迭代器在 for 循环中
EXAMPLE 3： 对 EXAMPLE 2 的改进
In [59]: aList = ['jmilkfan', 'fanguiju', 'chocolate']
In [60]: aIter = iter(aList)
In [61]: for x in aIter:
...: print x
...:
jmilkfan
fanguiju
chocolatePython 在 for 循环的语法糖中，让 for 循环能够自动的调用迭代器的 next() 方法以及捕获 StopIteration 异常。
迭代器与字典
字典是一个可迭代对象，其迭代器会变量它的 key， 所以我们可以应用这个特性将语句 for eachKey in myDict.keys() 改进为 for eachKey in myDict
EXAMPLE 4:
In [62]: aDict = {'name':'jmilkfan', 'sex':'man'}
In [69]: for x in aDict:
...: print ''.join([x,': ',aDict[x]])
...:
name: jmilkfan
sex: man迭代器与文件
文件也是一个可迭代对象，迭代器会自动的调用文件对象的 readline() 方法，所以可以将语句 for eachLine in myFile.readlines() 修改为 for eachLine in myFile
EXAMPLE 5:
myFile = open('FILENAME')
for eachLine in myFile:
print eachLine
myFile.close()创建迭代器对象
EXAMPLE 6: 一个斐波那契数列
class Fab(object):
def __init__(self, max):
self.max = max
self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1
def __iter__(self):
return self
def next(self):
if self.n < self.max:
r = self.b
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
self.n = self.n + 1
return r
raise StopIteration()
if __name__ == '__main__':
fab = Fab(5)
print fab
for x in fab:
print xOutput:
In [79]: run demo_1.py
<__main__.Fab object at 0x00000000047CDE80>
1
1
2
3
5将实例化语句 fab = Fab(5) 修改成 fab = Fab(100) 后执行，再看看 Output:
1
.
.
.
354224848179261915075NOTE: 这一类的应用场景会对内存造成非常大的负担，建议使用迭代器来减少内存的压力。
EXAMPLE 6 中的 __iter__() 方法 return 了自己，所以迭代的对象就是自身。除此之外，我们还可以实现 委托迭代。
创建迭代对象并实现委托迭代
委托迭代：就是将迭代请求委托到迭代对象内部持有的容器对象上。它能让自己创建的新容器能够完成迭代操作。
EXAMPLE 7：
class Node:
def __init__(self, value):
self._value = value
self._children = [] # 迭代对象所持有的容器对象
def __repr__(self):
return 'Node({!r})'.format(self._value)
def add_child(self, node):
self._children.append(node)
def __iter__(self):
return iter(self._children) # 将迭代请求转发给迭代对象内部所持有的容器对象
if __name__ == '__main__':
root = Node(0)
child1 = Node(1)
child2 = Node(2)
root.add_child(child1)
root.add_child(child2)
for ch in root: # 调用 Node:__iter__()
print(ch) # 调用 Node:__repr__()Output:
Node(1)
Node(2)EXAMPLE 7 是一个树结构，执行自身(root)，返回子节点(Node(1)、Node(2)) 。这个例子，当我们 for 循环遍历迭代器对象 root 时，实际上是迭代了 self._children = [Node(1), Node(2)]，这就是迭代委托。
迭代器的多次迭代
在上文写到，迭代器不支持被多次迭代，这样实在不能说是灵活。为了解决这一个问题，引入了可迭代对象(iterables)和迭代器对象(iterator)两个不同的概念。
- 迭代器对象：
__iter__()返回的是迭代器对象自身。 - 可迭代对象：
__iter__()返回了一个迭代器对象。
上述的 委托迭代 就是一个返回一个迭代器对象的例子，所以 EXAMPLE 7 是一个 可迭代对象，他能够被多次迭代。
In [1]: run demo_1.py
Node(1)
Node(2)
In [2]: run demo_1.py
Node(1)
Node(2)列表解析
是一个非常有用、简单且灵活的工具，让我们能够动态的创建列表类型对象。
语法：
[expr for iter_variable in iterable]EXAMPLE 1：
In [18]: [x**2 for x in range(10)]
Out[18]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
In [80]: map(lambda x:x ** 2, range(10))
Out[80]: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]上面两条语句的效果是一样的，但列表解析的方法仅调用一次 range(10)， 而第二条则调用了 map()/lambda/range(10)，这说明列表解析可以替代 map() 以及 lambda ，以此来获取更高的效率。
列表解析的样例
- 嵌套 for 循环实现的矩阵
In [81]: [(x+1, y+1) for x in range(3) for y in range(5)]
Out[81]:
[(1, 1),
(1, 2),
(1, 3),
(1, 4),
(1, 5),
(2, 1),
(2, 2),
(2, 3),
(2, 4),
(2, 5),
(3, 1),
(3, 2),
(3, 3),
(3, 4),
(3, 5)]- 统计文件单词数
f = opem('FILENAME', 'r')
len([word for line in f for word in line.split()])- 求素数
[x for x in range(2,100) if not [y for y in range(2,int(x/2+1)) if x % y == 0]]- 嵌套列表降维
In [143]: nestLi = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
In [144]: newLi = [x for para in nestLi for x in para]
In [145]: newLi
Out[145]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]列表解析和迭代器
因为 for 循环的关系，所以从上面的例子可以看出列表解析和迭代器之间的关系非常紧密。深入的理解两者，对提高 Python 程序的效率有非常大的帮助。迭代是 Python 一个非常重要的思想和特性。
