迭代器是 Python 中用于遍历可迭代对象的工具，它可以逐个访问序列中的元素，而不需要一次性加载整个序列到内存中。迭代器是一种惰性计算的方式，它只在需要时生成元素，从而节省内存和提高效率。
迭代器的工作原理：
Python 中的迭代器通常包含两个方法：
-
__iter__()：返回迭代器对象自身。 -
__next__()：返回迭代器中的下一个元素。
当使用 for 循环或内置函数 next() 遍历迭代器时，会不断调用 __next__() 方法来获取下一个元素。当没有更多的元素可供返回时，__next__() 方法会引发 StopIteration 异常，用于指示迭代结束。
示例代码：
以下是一个示例代码，演示如何创建和使用迭代器：
# 创建一个简单的迭代器类
class MyIterator:
def __init__(self, max_limit):
self.max_limit = max_limit
self.current = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current < self.max_limit:
result = self.current
self.current += 1
return result
else:
raise StopIteration
# 使用迭代器遍历
my_iter = MyIterator(5)
# 使用 for 循环遍历迭代器
for num in my_iter:
print(num)
# 或使用内置函数 next() 逐个获取元素
my_iter = MyIterator(3)
print(next(my_iter)) # 输出 0
print(next(my_iter)) # 输出 1
print(next(my_iter)) # 输出 2
在上述示例中，MyIterator 类是一个自定义迭代器，它可以生成从 0 到 max_limit-1 的整数。通过使用 for 循环或 next() 函数，可以逐个遍历迭代器的元素。
内置迭代器和可迭代对象：
Python 提供了许多内置的迭代器和可迭代对象，如列表、元组、字符串、集合、字典等。可以使用 iter() 函数获取一个可迭代对象的迭代器，并使用 next() 函数逐个获取元素。
以下是一些示例：
# 使用迭代器遍历列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
iter_list = iter(my_list)
print(next(iter_list)) # 输出 1
print(next(iter_list)) # 输出 2
# 使用迭代器遍历字符串
my_string = "Hello"
iter_string = iter(my_string)
print(next(iter_string)) # 输出 'H'
print(next(iter_string)) # 输出 'e'
可迭代对象和 iter() 函数：
在 Python 中，迭代器工作于可迭代对象之上。可迭代对象是一种具有迭代器的对象，可以通过调用 iter() 函数来获取一个迭代器。
示例代码：
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 获取列表的迭代器
iter_list = iter(my_list)
# 使用迭代器遍历列表元素
for num in iter_list:
print(num)
在上述示例中，my_list 是一个可迭代对象，使用 iter() 函数获取了它的迭代器 iter_list，然后通过 for 循环遍历列表元素。
可迭代对象是一种支持迭代操作的对象，例如列表、元组、字符串、集合、字典的键等。大多数内置数据类型都是可迭代的。
使用 iter() 和 next() 自定义可迭代对象：
也可以创建自定义的可迭代对象，只需实现 __iter__() 方法并在其中返回一个迭代器对象。迭代器对象需要实现 __next__() 方法来定义如何逐个生成元素。
示例代码：
class MyIterable:
def __init__(self, max_limit):
self.max_limit = max_limit
def __iter__(self):
return MyIterator(self.max_limit)
class MyIterator:
def __init__(self, max_limit):
self.max_limit = max_limit
self.current = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.current < self.max_limit:
result = self.current
self.current += 1
return result
else:
raise StopIteration
# 使用自定义可迭代对象遍历
my_obj = MyIterable(3)
for num in my_obj:
print(num)
在上述示例中，MyIterable 类是一个自定义的可迭代对象，它的 __iter__() 方法返回了一个迭代器对象 MyIterator。MyIterator 类实现了 __next__() 方法来生成元素。通过使用 for 循环，可以遍历自定义的可迭代对象。
使用迭代器的好处：
-
节省内存：迭代器一次只生成一个元素，不会一次性加载整个序列，因此在处理大型数据集时非常高效。 -
惰性计算：迭代器是惰性的，只在需要时生成元素，这使得它们适用于处理无限序列或需要逐个处理的数据。 -
简单性：迭代器的使用相对简单，可以通过 for循环或next()函数来访问元素。
使用迭代器的注意事项：
-
一旦迭代器达到末尾，再次调用 next()会引发StopIteration异常。因此，在使用迭代器时，通常需要在循环中捕获异常或使用for循环。 -
迭代器通常是一次性的，一旦遍历完，就不能再次使用，除非您重新获取一个新的迭代器。 -
迭代器是惰性的，只在需要时生成元素，因此适用于处理大型数据集或无限序列。 -
Python 中的内置函数 iter()和next()用于处理迭代器和可迭代对象，可帮助实现自定义迭代逻辑。