这篇文章主要介绍了Python迭代器的原理是什么及怎么使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python迭代器的原理是什么及怎么使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
能被 next 指针调用，并不断返回下一个值的对象，叫做迭代器。表示为Iterator，迭代器是一个对象类型数据。
迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程，每次重复都是基于上一次的结果而继续的，单纯的重复并不是迭代。
迭代器并不依赖索引，而通过 next 指针迭代所有数据，一次只取一个值，大大节省空间。
惰性序列是指没有一次性的把所有数据都放在序列中,而是遍历一个放一个这样的序列，range对象和迭代器能够产生惰性序列。
for循环的用于遍历可迭代对象，简单粗暴的来说，可以被for循环遍历的元素都是可迭代对象。for 循环能够遍历一切可迭代性数据的原因在于，底层调用了迭代器，通过next方法中的指针实现数据的获取。所以普通的非迭代器可迭代对象和迭代器之间的区别就是，一个不能直接使用next调用，一个可以被next指针调用。
再次重复一遍，可迭代对象不一定是迭代器，迭代器一定是一个可迭代对象。
使用dir()函数可以查看一个数据中的所有的对象成员，如果包含有__iter__方法，说明就是一个可迭代对象。换句话说，__iter__方法的作用就是返回一个可迭代对象。
# 定义一个列表，列表是可迭代对象 lst = [1, 2, 3, 4, 5] # 获取列表的所有成员 res_lst = dir(lst) print(res_lst) ''' ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort'] ''' # 查看是否存在__iter__方法 res = '__iter__' in res_lst print(res) # True # 存在__iter__方法，说明确实是一个可迭代对象
迭代器的表示方式是iterator。
使用 iter 函数将一个普通的可迭代对象转成迭代器。
lst = [1, 2, 3] print(type(lst)) # <class 'list'> it = iter(lst) print(type(it)) # <class 'list_iterator'>
使用 __iter__ 内置方法实现可迭代对象转成迭代器。
lst = [1, 2, 3] print(type(lst)) # <class 'list'> it = lst.__iter__() print(type(it)) # <class 'list_iterator'>
存在__iter__方法说明是可迭代对象。存在 __next__ 方法说明是迭代器，因为迭代器可以使用next指针获取元素。
迭代器中，__iter__和__next__都存在。
产卡是可迭代对象。
# 列表
lst = list()
# 迭代器
lst_it = iter(lst)
# 迭代器中的所有成员
res_lst = dir(lst_it)
# 判断
if '__iter__' in res_lst:
print('lst_it是一个可迭代对象')
if '__next__' in res_lst:
print('lst_it是一个迭代器')
'''
结果：
lst_it是一个可迭代对象
lst_it是一个迭代器
'''导入collections模块中的Iterator和Iterable类型可以判断是否是可迭代对象或者是迭代器。Iterator是迭代器类型数据。Iterable是可迭代对象类型数据。利用导入的数据类型配合isinstance函数就可以判断数据的类型。
lst = list() lst_it = iter(lst) # 判断是否是迭代器 res = isinstance(lst_it, Iterator) print(res) # True # 判断是否是可迭代对象 res = isinstance(lst_it, Iterable) print(res) # True
调用迭代器的几种方法
使用next函数或者是__next__内置方法一个一个、一遍一遍的获取其中的数据；
使用for循环遍历出来；
使用while循环配合next函数或者是__next__内置方法；
强转成为其它的数据类型；
调用迭代器使用next函数才可以取出其中的内容，next 在调用迭代器中的数据时单向不可逆的，是一条路走到黑的过程，如果调用超出迭代器中的元素个数，会报错StopIteration ，意为停止迭代。
# 因为lst本没有数据，所以无法取出数据 lst = list() lst_it = iter(lst) res = next(lst_it) # StopIteration print(res)
取出迭代器中的数据，如果数据全部取出要重置迭代器才能再次取出。
lst = [1, 2, 3] lst_it = iter(lst) # 迭代器中一次只会取出一个数据 print(next(lst_it)) # 1 print(next(lst_it)) # 2 print(next(lst_it)) # 3 # 超出迭代器中的元素个数，就会报错 print(next(lst_it)) # StopIteration # 如果要重新取出数据，就重置迭代器，重新定义一边迭代器就是重置迭代器 lst_it = iter(lst) # 再次取出数据，使用__next__方法 print(lst_it.__iter__()) # 1 print(lst_it.__iter__()) # 2 print(lst_it.__iter__()) # 3
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