1、什么是迭代器2、可迭代的对象3、创建一个迭代器4、迭代器的应用5、小结 1、什么是迭代器
迭代是Python中访问集合元素的一种非常强大的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，因此不会像列表那样一次性全部生成，而是可以等到用的时候才生成，因此节省了大量的内存资源。迭代器对象从集合中的第一个元素开始访问，直到所有元素被访问完。迭代器有两个方法:iter()和next()方法。
2、可迭代的对象类似于list、tuple、str等类型的数据可以使用for…in…的循环遍历语法从其中依次拿到数据并进行使用，我们把这个过程称为遍历（迭代）。Python中可以迭代的对象有list(列表)、tuple(元祖)、dirt(字典)、str(字符串)、set、bytes(字节数组)等
例1：
form collections.abc import Interable
mylist=[1,2,3,67,89,9,3]
print(isinstance(mylist,Iterable)) #True
print(isinstance("mylist",Iterable)) #True
print(isinstance(123,Iterable)) #False
例2:
mylist=[1,2,4,5,67,8,9] # 可被迭代的对象通过iter()方法就可以生成迭代器， it = iter(mylist) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it))
除此之外，也可以创建一个可迭代的对象:只要此对象含有_iter_方法,我们通过isinstance()函数以及Iterable来判断由Classmate类创建的classA对象是否是可迭代的对象：若classA是一个Iterable(可迭代对象) 则结果返回为True;否则，结果为False。
form collections import Iterable
#定义一个同学类
class Classmate(object):
def __init__(self):
self.name = list()
self.name_num = 0
def add(self,name):
self.name.append(name)
def __iter__(self):
pass
classA = Classmate()
classA.add("张三")
classA.add("李四")
classA.add("王五")
print("判断是否是可迭代的对象:",isinstance(classA,Iterable))
3、创建一个迭代器
一个类（对象）只要含有 _iter_、_next_"两个方法，就将其称为迭代器。_iter_方法返回一个特殊的迭代器对象，而这个迭代器对象自动实现_next_方法，并返回一个值，最后通过抛出异常Stoplteration来结束迭代。
from collections.abc import Iterable
from collections.abc import Iterator
import time
#定义一个同学类
class Classmate(object):
def __init__(self):
self.name = list()
self.name_num = 0
def add(self,name):
self.name.append(name)
def __iter__(self):
return self # 返回本身
def __next__(self):
# 记忆性的返回数据
if self.name_num < len(self.name):
ret = self.name[self.name_num]
self.name_num +=1
return ret
else:
# 抛出异常，当循环后自动结束。Pyhon中用于标识迭代完成，防止出现无限循环的情况
raise StopIteration
classA = Classmate()
classA.add("张三")
classA.add("李四")
classA.add("王五")
print("判断是否是可迭代的对象:",isinstance(classA,Iterable))
print("判断是否是迭代器:",isinstance(classA,Iterator))
for name in classA:
print(name)
time.sleep(1)
4、迭代器的应用
迭代器的核心的功能就是可以通过**__next__方法的调用来返回下一个值**。而这个值不是从已有的数据中读取的，而是通过程序按照一定的规则生成的。这也意味着我们可以不再依赖一个现有的数据集合来存储数据，而是边用边生成，这样的好处是可以节省大量的内存空间
示例：实现斐波那契数列（0,1,1,2,3,5,8,13,21…后一项总是等于前两项的和）
# 方法一
a = 0
b = 1
myFibonacci = list()
nums = int(input("请输入需要生成的Fibonacci数列项的个数:"))
i = 0
while i < nums:
myFabonacci.append(a)
a,b = b,a+b
i +=1
for num in nums:
print(num)
class Fibonacci(object):
# 斐波那契数列迭代器
def __init__(self,nums):
self.nums = nums #传入参数，生成斐波那契数列的个数
self.a = 0
self.b =1
self.i = 0 #用于记忆生成的个数
def __next__(self):
ret = self.a #记忆第一个数
if self.i < self.nums:
self.a,self.b = self.b,self.a+self.b
self.i += 1
return ret
else:
raise StopIteration #停止迭代
nums int(intput("请输入需要生成Fibonacci数列的个数:"))
fobo = Fibonacci(nums)
for num in fobo:
print(num)
5、小结两种方式虽然结果一样，当实际效果却相差很大。方法一：通过while循环立即生成一个列表用来存放数据，接着再从已有的数据中读取所需数据，而这需要占用一定的内存空间；方法二:它并没有用到列表，而是返回一个迭代器，在需要的时候生成相关的数据。
可迭代的对象不一定是迭代器迭代器一定是可迭代的对象容器类型（list tuple dict ste set）是迭代对象但不是迭代器。 Reference
Python 迭代器（Iterator）
