python列表迭代器

㈠ python中的迭代器有什么用

iamlaosong文
我们在用for
...
in
...语句循环时，in后面跟随的对象要求是可迭代对象，即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象，而迭代器（iterator）则是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，可以显示地获取下一个元素。这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。迭代器一定是可迭代对象，反过来则不一定成立。用iter()函数可以把list、dict、str等iterable变成iterator，例如：
bb=[x
for
x
in
range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循环变量的值其实可以看着是一次次用next取值的过程，每取一个值，做一次处理。list等对象用于循环实际上可以看着是用iter()方法产生一个迭代器，然后循环取值。
生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法，可以理解为一个特殊的迭代器。调用这个函数就得到一个迭代器，生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值。

㈡ Python中迭代器和列表解析怎么使用

一种特殊的数据结构，以对象形式存在>>>i1=l1.__iter__()>>>i1=iter(l1)
可迭代对象：
序列：list、str、tuple
非序列:dict、file
自定义类：__iter__()、__getitem__()
注意：
若要实现迭代器，需要在类中定义next()方法
要使迭代器指向下一个对象，则使用成员函数next()
i1.next()
当没有元素时，会引发StopIteration异常for循环可用于任何可迭代对象

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都输出生成一个iterator对象，再由iterator遍历出元素。迭代器就是逐个以“下一个”的形式返回元素的函数。
   

   比如range(10)是生成器,生成一个显示为"range(0,10)"的迭代器对象，可以进一步由for等遍历输出0,1，2,3..10

   又比如对于遍历字典的iter(d)都是生成器函数

2. 都在不同的层面，无所谓好坏...生成器产生不同的迭代器，迭代器直接产生元素，适合各自情况的就用...

3. 有必要区分generator生成器函数(对象)和generator expression生成器表达式

   比如：

   range()生成器函数

   for i in range(10)生成器表达式

   [i+1for i in range(10)]对生成器表达式的"列表分解"
   

另，贴图中由于断章取义，这里的“生成器自身”应该是有特指某个生成器，而不是所有生成器的共性

㈣ python迭代器和生成器的区别

这个的区别就是在使用的过程当中啊，它生成的旗舰是不一样的。

㈤ Python什么是迭代器

iamlaosong文
我们在用for
...
in
...语句循环时，in后面跟随的对象要求是可迭代对象，即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（iterable），如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代对象是实现了__iter__()方法的对象，而迭代器（iterator）则是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，可以显示地获取下一个元素。这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器。迭代器一定是可迭代对象，反过来则不一定成立。用iter()函数可以把list、dict、str等iterable变成iterator，例如：
bb=[x
for
x
in
range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循环变量的值其实可以看着是一次次用next取值的过程，每取一个值，做一次处理。list等对象用于循环实际上可以看着是用iter()方法产生一个迭代器，然后循环取值。
生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法，可以理解为一个特殊的迭代器。调用这个函数就得到一个迭代器，生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值。

㈥ Python中的迭代器是什么

迭代器

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

1.可迭代对象

以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

2.判断是否可以迭代

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

运行结果：

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

相关推荐：《Python视频教程》

3.迭代器

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

运行结果：

4.iter()函数

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

运行结果：

总结

·凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

·凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型

·集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

·目的是在使用集合的时候，减少占用的内容。

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三分钟看懂什么是Python生成器

㈦ python3中list可以作用迭代器么

list是内置的列表类，它有一个构造函数，可以接受一个Iterable（可迭代）的对象作为参数，返回一个列表对象。而map函数正好返回一个可迭代的对象，当然可以通过其返回的对象来创建列表对象。

㈧ python 生成器和迭代器的区别

1、迭代器（iterator）是一个实现了迭代器协议的对象，python的一些内置数据类型（列表，数组，字符串，字典等）都可以通过for语句进行迭代，我们也可以自己创建一个容器，实现了迭代器协议，可以通过for，next方法进行迭代，在迭代的末尾，会引发stopIteration异常。
2、生成器（generator）是通过yield语句快速生成迭代器，可以不用iter和next方法
yield可以使一个普通函数变成一个生成器，并且相应的next()方法返回是yield后的值。一种更直观的解释是：程序执行到yield时会返回结果并暂停，再次调用next时会从上次暂停的地方继续开始执行。
显然，生成器自身有构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回
的值，一个生成器中可以有多个yield的值

㈨ python的迭代器为什么一定要实现

这是个和多态有关的问题，Python中关于迭代有两个概念，第一个是Iterable，第二个是Iterator，协议规定Iterable的__iter__方法会返回一个Iterator, Iterator的__next__方法（Python 2里是next）会返回下一个迭代对象，如果迭代结束则抛出StopIteration异常。
同时，Iterator自己也是一种Iterable，所以也需要实现Iterable的接口，也就是__iter__，这样在for当中两者都可以使用。Iterator的__iter__只需要返回自己就行了。这样，下面的代码就可以工作：

for i in my_list:
...

for i in iter(mylist):
...

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

Python中许多方法直接返回iterator，比如itertools里面的izip等方法，如果Iterator自己不是Iterable的话，就很不方便，需要先返回一个Iterable对象，再让Iterable返回Iterator。生成器表达式也是一个iterator，显然对于生成器表达式直接使用for是非常重要的。
那么为什么不只保留Iterator的接口而还需要设计Iterable呢？许多对象比如list、dict，是可以重复遍历的，甚至可以同时并发地进行遍历，通过__iter__每次返回一个独立的迭代器，就可以保证不同的迭代过程不会互相影响。而生成器表达式之类的结果往往是一次性的，不可以重复遍历，所以直接返回一个Iterator就好。让Iterator也实现Iterable的兼容就可以很灵活地选择返回哪一种。

总结来说Iterator实现的__iter__是为了兼容Iterable的接口，从而让Iterator成为Iterable的一种实现。

补充一下题主对于for的理解基本上是正确的，但仍然有一点点偏差：for为了兼容性其实有两种机制，如果对象有__iter__会使用迭代器，但是如果对象没有__iter__，但是实现了__getitem__，会改用下标迭代的方式。我们可以试一下：

>>> 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>

当for发现没有__iter__但是有__getitem__的时候，会从0开始依次读取相应的下标，直到发生IndexError为止，这是一种旧的迭代协议。iter方法也会处理这种情况，在不存在__iter__的时候，返回一个下标迭代的iterator对象来代替。一个重要的例子是str，字符串就是没有__iter__接口的。

㈩ python中的迭代器的理解

9.9. 迭代器
现在你可能注意到大多数容器对象都可以用 for 遍历:
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='')
这种形式的访问清晰、简洁、方便。迭代器的用法在 Python 中普遍而且统一。在后台， for 语句在容器对象中调用 iter() 。该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象，它在容器中逐一访问元素。没有后续的元素时， __next__() 抛出一个 StopIteration 异常通知 for 语句循环结束。你可以是用内建的 next() 函数调用 __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
了解了迭代器协议的后台机制，就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。定义一个 __iter__() 方法，使其返回一个带有 __next__() 方法的对象。如果这个类已经定义了 __next__() ，那么 __iter__() 只需要返回 self: