python迭代器的原理及应用

''''
什么是迭代器？
迭代的工具
1.什么是迭代？
    迭代是一个重复的过程，每一次重复都是基于上一次结果而进行的
while True:
    print('hello world')
像上面做这种单纯的重复并不是迭代
2.为什么要用迭代器？
    找到一种不依赖索引的迭代取值方式
3.怎么用迭代器？
 
可迭代对象：在python在，但凡内置有__iter__方法的数据类型或者对象都是可迭代对象
    执行可迭代对象__iter__方法得到的返回值就是一个迭代器对象
迭代器对象是内置有__next__方法的
    迭代器对象也内置有__iter__方法：执行该方法得到任然是迭代器本身
dic = {"a":1,"b":2,"c":3}
res = dic.__iter__()
print(res)
res2 = res.__iter__()
print(res2)
# <dict_keyiterator object at 0x0000020A90BE9458>
# <dict_keyiterator object at 0x0000020A90BE9458>
    迭代器对象一定是可迭代对象
    可迭代的对象不一定是迭代器对象
  
ls = [1,2,3]
res = ls.__iter__()
print(res)###3<list_iterator object at 0x000001BD59BC03C8>
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())

dic = {"a":1,"b":2,"c":3}
res = dic.__iter__()
print(res)###<dict_keyiterator object at 0x0000012E99889A98>
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())
##在PYTHON的语法中，字典应该是无序的，但是在python3的语法中，新加入了一种算法使得
字典看起来好像是有序的，但是我们要把他当做无序的对待
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###这种做法只能针对优势索引的数据类型：
# ls = [1,2,3,5,6,7]
# index = 0
# while index < len(ls):
#     print(ls[index])
#     index += 1

# a = 1
# b = 1.1
# c = []
# d = '123e'
# e = (1,2,3)
# f = {"name":124}
# c.__iter__()
# d.__iter__()
ls = [1,2,3]
res = ls.__iter__()
print(res)###3<list_iterator object at 0x000001BD59BC03C8>
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())

dic = {"a":1,"b":2,"c":3}
res = dic.__iter__()
print(res)###<dict_keyiterator object at 0x0000012E99889A98>
print(res.__next__())
print(res.__next__())
print(res.__next__())

print("=".center(100,'*'))
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
iter_obj = dic.__iter__()
while True:
    try:
        print(iter_obj .__next__())
    except StopIteration:
        break####捕捉异常，当没有出现except中的错误时，执行try中的代码
##for循环的底层运行机制：for循环可以称之为迭代器循环
##上面while的循环也就是下面for循环的底层运行机制，一样的功能
for k in dic:
    print(k)
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1.先调用in 后面那个对象的__iter__方法，得到该可迭代的对象的迭代器对象
2.执行迭代器对象的__next__方法，将得到的返回值赋值给in 前面的变量名，然后执行一次循环体代码
3.循环往复，直到取干净迭代器内所有的值，自动捕捉异常结束循环
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##范例
# dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
# # obj = dic.__iter__()
# #
# # print('第一次迭代取值')
# # for i in obj:
# #     print(i)
# # print('第二次迭代取值')
# # for i in obj:
# #     print(i)
#####结果：
# 第一次迭代取值
# k1
# k2
# k3
# 第二次迭代取值
#范例
dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}
obj = dic.__iter__()

print('第一次迭代取值')
for i in obj:
    print(i)

obj = dic.__iter__()
print('第二次迭代取值')
for i in obj:
    print(i)
##结果：
# 第一次迭代取值
# k1
# k2
# k3
# 第二次迭代取值
# k1
# k2
# k3


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总结迭代器的优缺点：
优点：
1，提供了一种不依赖索引的迭代取值方式
2，节省内存
缺点：
1，只能往后取，不能往前取，而且是一次性的，值取干净之后无法再取值，除非重新得到新的迭代器对象
    不如按索引取值的方式灵活
2，值取不干净，永远无法预测迭代器的长度

    现在我们使用的都是官方内部定义还的迭代器，在今后中，如果我们需要用到比较大的数据，可以用一个自定义的迭代器来实现，
而不是用列表或者文件字典等实现。这样更加节省内存，那么，如果自定义迭代器呢？
请看下一章节：生成器
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