python列表迭代器

㈠ python中的迭代器有什麼用

iamlaosong文
我們在用for
...
in
...語句循環時，in後面跟隨的對象要求是可迭代對象，即可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象（iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代對象是實現了__iter__()方法的對象，而迭代器（iterator）則是實現了__iter__()和__next__()方法的對象，可以顯示地獲取下一個元素。這種可以被next調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器。迭代器一定是可迭代對象，反過來則不一定成立。用iter()函數可以把list、dict、str等iterable變成iterator，例如：
bb=[x
for
x
in
range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循環變數的值其實可以看著是一次次用next取值的過程，每取一個值，做一次處理。list等對象用於循環實際上可以看著是用iter()方法產生一個迭代器，然後循環取值。
生成器（generator）就是一個能返回迭代器的函數，其實就是定義一個迭代演算法，可以理解為一個特殊的迭代器。調用這個函數就得到一個迭代器，生成器中的yield相當於一個斷點，執行到此返回一個值後暫停，從而實現next取值。

㈡ Python中迭代器和列表解析怎麼使用

一種特殊的數據結構，以對象形式存在>>>i1=l1.__iter__()>>>i1=iter(l1)
可迭代對象：
序列：list、str、tuple
非序列:dict、file
自定義類：__iter__()、__getitem__()
注意：
若要實現迭代器，需要在類中定義next()方法
要使迭代器指向下一個對象，則使用成員函數next()
i1.next()
當沒有元素時，會引發StopIteration異常for循環可用於任何可迭代對象

例：>>>l1=['Sun','Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat']>>>i1=l1.__iter__()>>>il.next()'Sun'
>>>il.next()'Mon'

㈢ Python中迭代器(Iterator)

1. generator都輸出生成一個iterator對象，再由iterator遍歷出元素。迭代器就是逐個以「下一個」的形式返回元素的函數。
   

   比如range(10)是生成器,生成一個顯示為"range(0,10)"的迭代器對象，可以進一步由for等遍歷輸出0,1，2,3..10

   又比如對於遍歷字典的iter(d)都是生成器函數

2. 都在不同的層面，無所謂好壞...生成器產生不同的迭代器，迭代器直接產生元素，適合各自情況的就用...

3. 有必要區分generator生成器函數(對象)和generator expression生成器表達式

   比如：

   range()生成器函數

   for i in range(10)生成器表達式

   [i+1for i in range(10)]對生成器表達式的"列表分解"
   

另，貼圖中由於斷章取義，這里的「生成器自身」應該是有特指某個生成器，而不是所有生成器的共性

㈣ python迭代器和生成器的區別

這個的區別就是在使用的過程當中啊，它生成的旗艦是不一樣的。

㈤ Python什麼是迭代器

iamlaosong文
我們在用for
...
in
...語句循環時，in後面跟隨的對象要求是可迭代對象，即可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象（iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代對象是實現了__iter__()方法的對象，而迭代器（iterator）則是實現了__iter__()和__next__()方法的對象，可以顯示地獲取下一個元素。這種可以被next調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器。迭代器一定是可迭代對象，反過來則不一定成立。用iter()函數可以把list、dict、str等iterable變成iterator，例如：
bb=[x
for
x
in
range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循環變數的值其實可以看著是一次次用next取值的過程，每取一個值，做一次處理。list等對象用於循環實際上可以看著是用iter()方法產生一個迭代器，然後循環取值。
生成器（generator）就是一個能返回迭代器的函數，其實就是定義一個迭代演算法，可以理解為一個特殊的迭代器。調用這個函數就得到一個迭代器，生成器中的yield相當於一個斷點，執行到此返回一個值後暫停，從而實現next取值。

㈥ Python中的迭代器是什麼

迭代器

迭代是訪問集合元素的一種方式。迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會後退。

1.可迭代對象

以直接作用於for循環的數據類型有以下幾種：

一類是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str等；

一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象：Iterable。

2.判斷是否可以迭代

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象：

運行結果：

而生成器不但可以作用於for循環，還可以被next()函數不斷調用並返回下一個值，直到最後拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。

相關推薦：《Python視頻教程》

3.迭代器

可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。

運行結果：

4.iter()函數

生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數：

運行結果：

總結

·凡是可作用於for循環的對象都是Iterable類型；

·凡是可作用於next()函數的對象都是Iterator類型

·集合數據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。

·目的是在使用集合的時候，減少佔用的內容。

相關推薦：

三分鍾看懂什麼是Python生成器

㈦ python3中list可以作用迭代器么

list是內置的列表類，它有一個構造函數，可以接受一個Iterable（可迭代）的對象作為參數，返回一個列表對象。而map函數正好返回一個可迭代的對象，當然可以通過其返回的對象來創建列表對象。

㈧ python 生成器和迭代器的區別

1、迭代器（iterator）是一個實現了迭代器協議的對象，python的一些內置數據類型（列表，數組，字元串，字典等）都可以通過for語句進行迭代，我們也可以自己創建一個容器，實現了迭代器協議，可以通過for，next方法進行迭代，在迭代的末尾，會引發stopIteration異常。
2、生成器（generator）是通過yield語句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
yield可以使一個普通函數變成一個生成器，並且相應的next()方法返回是yield後的值。一種更直觀的解釋是：程序執行到yield時會返回結果並暫停，再次調用next時會從上次暫停的地方繼續開始執行。
顯然，生成器自身有構成一個迭代器，每次迭代時使用一個yield返回
的值，一個生成器中可以有多個yield的值

㈨ python的迭代器為什麼一定要實現

這是個和多態有關的問題，Python中關於迭代有兩個概念，第一個是Iterable，第二個是Iterator，協議規定Iterable的__iter__方法會返回一個Iterator, Iterator的__next__方法（Python 2里是next）會返回下一個迭代對象，如果迭代結束則拋出StopIteration異常。
同時，Iterator自己也是一種Iterable，所以也需要實現Iterable的介面，也就是__iter__，這樣在for當中兩者都可以使用。Iterator的__iter__只需要返回自己就行了。這樣，下面的代碼就可以工作：

for i in my_list:
...

for i in iter(mylist):
...

for i in (v for v in mylist if v is not None):
...

Python中許多方法直接返回iterator，比如itertools裡面的izip等方法，如果Iterator自己不是Iterable的話，就很不方便，需要先返回一個Iterable對象，再讓Iterable返回Iterator。生成器表達式也是一個iterator，顯然對於生成器表達式直接使用for是非常重要的。
那麼為什麼不只保留Iterator的介面而還需要設計Iterable呢？許多對象比如list、dict，是可以重復遍歷的，甚至可以同時並發地進行遍歷，通過__iter__每次返回一個獨立的迭代器，就可以保證不同的迭代過程不會互相影響。而生成器表達式之類的結果往往是一次性的，不可以重復遍歷，所以直接返回一個Iterator就好。讓Iterator也實現Iterable的兼容就可以很靈活地選擇返回哪一種。

總結來說Iterator實現的__iter__是為了兼容Iterable的介面，從而讓Iterator成為Iterable的一種實現。

補充一下題主對於for的理解基本上是正確的，但仍然有一點點偏差：for為了兼容性其實有兩種機制，如果對象有__iter__會使用迭代器，但是如果對象沒有__iter__，但是實現了__getitem__，會改用下標迭代的方式。我們可以試一下：

>>> class NotIterable(object):
... def __init__(self, baselist):
... self._baselist = baselist
... def __getitem__(self, index):
... return self._baselist[index]
...
>>> t = NotIterable([1,2,3])
>>> for i in t:
... print i
...
1
2
3
>>> iter(t)
<iterator object at 0x0345E3D0>

當for發現沒有__iter__但是有__getitem__的時候，會從0開始依次讀取相應的下標，直到發生IndexError為止，這是一種舊的迭代協議。iter方法也會處理這種情況，在不存在__iter__的時候，返回一個下標迭代的iterator對象來代替。一個重要的例子是str，字元串就是沒有__iter__介面的。

㈩ python中的迭代器的理解

9.9. 迭代器
現在你可能注意到大多數容器對象都可以用 for 遍歷:
for element in [1, 2, 3]:
print(element)
for element in (1, 2, 3):
print(element)
for key in {'one':1, 'two':2}:
print(key)
for char in "123":
print(char)
for line in open("myfile.txt"):
print(line, end='')
這種形式的訪問清晰、簡潔、方便。迭代器的用法在 Python 中普遍而且統一。在後台， for 語句在容器對象中調用 iter() 。該函數返回一個定義了 __next__() 方法的迭代器對象，它在容器中逐一訪問元素。沒有後續的元素時， __next__() 拋出一個 StopIteration 異常通知 for 語句循環結束。你可以是用內建的 next() 函數調用 __next__() 方法；以下是其工作原理的示例:
>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in ?
next(it)
StopIteration
了解了迭代器協議的後台機制，就可以很容易的給自己的類添加迭代器行為。定義一個 __iter__() 方法，使其返回一個帶有 __next__() 方法的對象。如果這個類已經定義了 __next__() ，那麼 __iter__() 只需要返回 self: