迭代器：迭代的工具。迭代是更新换代，如你爷爷生了你爹，你爹生了你，迭代也可以说成是重复，并且但每一次的重复都是基于上一次的结果来的。如计算机中的迭代开发，就是基于软件的上一个版本更新。以下代码就不是迭代，它只是单纯的重复
while True:
print(''10)
一、可迭代对象
python中一切皆对象，如
x = 1
name = 'nick'
lis = [1, 2]
tup = (1, 2)
dic = {'name': 'nick'}
s1 = {'a', 'b'}
def func():
pass
f = open('49w.txt', 'w', encoding='utf-8)
对于这一切的对象中，但凡有__iter__方法的对象，都是可迭代对象。
x = 1.__iter__ # SyntaxError: invalid syntax
以下都是可迭代的对象
name = 'nick'.__iter__
lis = [1, 2].__iter__
tup = (1, 2).__iter__
dic = {'name': 'nick'}.__iter__
s1 = {'a', 'b'}.__iter__
f = open('49w.txt', 'w', encoding='utf-8')
f.__iter__
f.close()
1.1 总结
可迭代的对象：Python内置str、list、tuple、dict、set、file都是可迭代对象。
特点：
- 内置有__iter__方法的都叫可迭代的对象。
二、迭代器对象
只有字符串和列表都是依赖索引取值的，而其他的可迭代对象都是无法依赖索引取值的。因此我们得找到一个方法能让其他的可迭代对象不依赖索引取值。
在找到该方法前，首先我们给出迭代器对象的概念：可迭代的对象执行__iter__方法得到的返回值。并且可迭代对象会有一个__next__方法。
不依赖索引的数据类型迭代取值
dic = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
iter_dic = dic.__iter__()
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__())
print(iter_dic.__next__()) # StopIteration:
a
b
c
依赖索引的数据类型迭代取值
lis = [1, 2, 3]
iter_lis = lis.__iter__()
print(iter_lis.__next__())
print(iter_lis.__next__())
print(iter_lis.__next__())
print(iter_lis.__next__()) # StopIteration:
1
2
3
上述的方法是非常繁琐的，我们可以使用while循环精简下。其中使用的try...except...为异常处理模块，以后会详细讲解。
s = 'hello'
iter_s = s.__iter__()
while True:
try:
print(iter_s.__next__())
except StopIteration:
break
h
e
l
l
o
2.1 总结
迭代器对象：执行可迭代对象的__iter__方法，拿到的返回值就是迭代器对象。
特点：
- 内置__next__方法，执行该方法会拿到迭代器对象中的一个值
- 内置有__iter__方法，执行该方法会拿到迭代器本身
- 文件本身就是迭代器对象。
缺点： - 取值麻烦，只能一个一个取，并且只能往后取，值取了就没了
- 无法使用len()方法获取长度
三、for循环原理
for循环称为迭代器循环，in后必须是可迭代的对象。
lis = [1, 2, 3]
for i in lis:
print(i)
1
2
3
因为迭代器使用__iter__后还是迭代器本身，因此for循环不用考虑in后的对象是可迭代对象还是迭代器对象。
由于对可迭代对象使用__iter__方法后变成一个迭代器对象，这个迭代器对象只是占用了一小块内存空间，他只有使用__next__后才会吐出一个一个值。如lis = [1,2,3,4,5,...]相当于一个一个鸡蛋，而lis = [1,2,3,4,5,...].__iter__相当于一只老母鸡，如果你需要蛋，只需要__next__即可。
Python2中
print(range(10)) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Python3中