迭代器

迭代器协议

对象必须提供一个 next() 方法，执行该方法要么迭代下一项，要么就引起一个 StopIteration异常以终止迭代（只能往后不能往前）—— 迭代器协议

协议是一种约定，可迭代对象实现了迭代器协议（for、sum、min、max 等使用迭代器协议访问对象）

可迭代对象（iterable）

实现了迭代器协议的对象，就是可迭代对象。如何实现迭代器协议：对象内部定义 __iter__() 方法。

可作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象，能作用于 for 循环的数据类型有以下几种：

集合数据类型：list、str、tuple、dict、tuple 等
生成器 generator：包括生成器函数和带 yield 关键字的生成器对象

可以用 isinstance() 判断一个对象是否是可迭代对象：

from collections import Iterable
	
isinstance([], Iterable)			# True
isinstance('123', Iterable)			# True
isinstance(123, Iterable)			#  False

可迭代对象是可迭代的（即能被 for 循环），但不是迭代器，因为 next() 函数无法调用它们：

next([1, 2, 3])
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-38-4a6488f07b8e> in <module>()
----> 1 next([1, 2, 3])

TypeError: 'list' object is not an iterator		# list 对象不是一个迭代器

但是可以用 iter() 函数将其转换为迭代器：

l = [1, 2, 3]
ret = iter(l)		# 转换为迭代器
next(ret)			# 调用 next() 函数

------------------------
1

迭代器（iterator）

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

迭代器对象从集合第一个元素开始访问，直到所有元素被访问完才算结束，只能往前不能往后。

使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

from collections import Iterator
isinstance([], Iterator)        					# list 不是迭代器对象，False
isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator)   			# 用 iter() 将 list 转换为迭代器，True
isinstance((x for x in range(10)), Iterator)   		# 生成器是迭代器对象

迭代器惰性机制

迭代器表示的是一个数据流，可以调用 next() 函数不断返回下一个数据，直至没有数据抛出 StopIteration。可以说它是一个有序序列，但我们不知道序列长度，只能通过 next() 函数实现按需计算下一个数据，所有它是惰性的，只有在需要时才计算返回下一个数据。

为什么要有迭代器

对于有序序列类型，使用索引以及 while 循环也难遍历所有元素，但是对于无序序列类型（字典、集合）就会束手无策。

for 循环机制

for 循环是基于迭代器协议提供了一个统一的可遍历所有对象的方法，调用对象的 __iter__() 方法将其转换为一个迭代器，再调用 __next__() 不断取出序列中元素。相比较迭代器而已，for 循环还完成了 StopIteration 的异常工作。

这样一来，只要是序列，都可以通过 for 循环遍历，不管是有序还是无序序列类型。

优缺点

优点：

提供一种不依赖于索引的迭代方式
惰性计算，节省内存（每次取值，才会加载）

缺点：

无法获取长度，next() 完毕才知道
一次性，只能往前，不能往后

自定义类为迭代器

要想将自定义的类实现为一个迭代器，需要在类中实现 __iter__() 和 __next__()方法：

__iter__() 方法：返回迭代器对象本身
__next__() 方法：返回容器中下一个元素，当超出边界时触发 StopIteration 异常终止迭代器

class Foo(object):
    def __init__(self,step):
        self.step = step
        
    def __next__(self):
        if self.step == 0:
            raise StopIteration
        self.step -= 1
        return self.step
    
    def __iter__(self):
        return self
f = Foo(6)
for i in f:
    print(i)

总结

可以 for 循环的对象都是可迭代类型
可以作用于 next() 函数的对象都是迭代器类型，它表示一个惰性计算的序列
list、dict、str 等都是可迭代的，但不是迭代器类型，因为没有 next() 方法，可以用 iter() 函数将其转换为迭代器
Python 的 for 循环机制其实质是不断调用 next() 函数实现的，但是它超出边界不会触发 StopIteration
for 循环一次将所有数取出，迭代器一次只取一个