标签：元素 init 没有 获取 __init__ numbers 思考 执行 广州
如果想从网络上抓取数据存入字典，然后再对字典进行迭代显示，由于网络I/O操作的时间相对较长，这样就会造成用户的长时间等待，我们希望能一次抓取就显示一次，于是迭代器对象出现了。
在 for 循环的时候 in 后面跟的是一个可迭代对象，在循环的过程中自动调用 iter(） 将可迭代对象传入其中，返回一个迭代器对象
比如我们常见的列表和字符串都是可迭代对象，为什么呢？
这涉及到了 Python 的魔法方法的问题，python一切皆对象，而魔法方法就是好像是python对象的一个插件，有什么样子的魔法方法，python 对象就会在关键时刻显示某种特性（仿佛科幻小说中主人公体内某种隐藏的力量被激活）。迭代对象有一个魔法方法 __iter__,如果没有这个方法，那么python 还会退而求其次，去寻找__getitem__ 这个代表他是一个序列的方法，也是可迭代的。
迭代器对象只有一个方法就是 next()，每调用一次就会迭代一次，知道全部迭代完毕抛出异常，这其实也是for 循环的工作机制（这同时也说明了一个问题：迭代器内部持有一个状态，该状态用于记录当前迭代所在的位置，以方便下次迭代的时候获取正确的元素）。
l = [1,2,3,4,5,6]
t = iter(l)
print t.next()
print t.next()
print t.next()
结果：
1
2
3
实例：
__iter__ 方法返回上面的那个迭代器对象实际上就是创建一个可迭代对象的类，实例化以后成为一个可迭代对象，然后一旦在循环中调用这个可迭代对象就能自动调用__init__,然后实例化迭代器对象的类，这个类的实例会在迭代中不断调用next方法。
代码如下：
import requests
from collections import Iterable,Iterator
class WeatherIterator(Iterator):
def __init__(self,cities):
self.cities = cities
self.index = 0
def getWeather(self,city):
r = requests.get(u"http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=" + city)
data = r.json()[‘data‘][‘forecast‘][0]
return ‘%s: %s , %s‘ % (city, data[‘low‘], data[‘high‘])
def next(self):
if self.index == len(self.cities):
raise StopIteration
city = self.cities[self.index]
self.index += 1
return self.getWeather(city)
class WeatherIterable(Iterable):
def __init__(self,cities):
self.cities = cities
def __iter__(self):
return WeatherIterator(self.cities)
for x in WeatherIterable([u"北京",u"上海",u"广州",u"长春"]):
print x
那么什么是生成器？
生成器对象其实是一种特殊的可迭代对象，他自己调用__iter__方法返回的是他自身，因此他既是一个可迭代对象，也是一个迭代器对象，而且它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了，只需要一个yiled关键字（当然你可以重写__iter__来实现自己的功能）。 (说人话就是这个生成器的对象在每一次迭代的时候都会被yiled卡住并返回，下一次再迭代就会接着上次执行，是不是很优雅？)
举一个简单的生成器的例子：
def f():
print ‘first‘
yield 1
print ‘second‘
yield 2
print ‘third‘
yield 3
g = f()
for x in g:
print x
结果：
first
1
second
2
third
3
实例：
找出指定范围内的所有素数
class PrimeNumbers:
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def isPrimeNum(self,k):
if k<2:
return False
for x in xrange(2,k):
if k % x == 0:
return False
return True
def __iter__(self):
for k in xrange(self.start,self.end+1):
if self.isPrimeNum(k):
yield k
for x in PrimeNumbers(1,100):
print x
（1）使用列表的反转操作
l = [1,2,3,4,5]
x = l.reverse()
但这种情况会改变原列表
（2）使用切片且步进为-1
l = [1,2,3,4,5]
x = l[::-1]
但这样会生成一个新的列表
（3）列表反向迭代器
l = [1,2,3,4,5]
for x in reversed(l):
print x
这种情况和iter()刚好是相反的，在迭代的时候会自动调用 __reversed__对象。
实例：
写一个浮点数生成器，既可以正向迭代又可以反向迭代
class FloatRange:
def __init__(self,start,end,step):
self.start = start
self.end = end
self.step = step
def __iter__(self):
t = self.start
while t <= self.end:
yield t
t +=self.step
def __reversed__(self):
t = self.end
while t >= self.start:
yield t
t -= self.step
for x in FloatRange(1.0,3.0,0.5):
print x
print "===============cut-off rule====================="
for x in reversed(FloatRange(1.0,3.0,0.5)):
print x
我们知道文本文件本身也是一个可迭代对象，每次迭代返回的是文本文件的一行，那么我们思考一个问题，我们能不能像对列表切片一样对文本文件切片得到一个迭代器（生成器），这样比如我们想迭代的是100行带300行之间的内容就能直接迭代了。
由于文件对象没有__getitem__这个方法，于是没有和列表一样的迭代操作，那我们就可以先把文件的内容放到一个列表里面，然后再进行切片，如下：
f = open(‘./LICENCE‘)
lines = f.readlines()
for x in lines[100:300]:
print x
但是这样有一个问题，readlines 会把文件的所有内容都先加载到内存里面，但是如果文件非常大，比如有几个G大小，那么就会遇到内存不足的问题，于是我们只能选择使用
for line in f:
print line,
注意：如果文件指针此时已经在文件的末尾，你是循环不出内容的，我们还需要将使用 f.seek(0)，将文件指针还原回去
因此我们迫切的需要将文件变成一个迭代器。
from itertools import islice
f = open(‘./LICENCE‘)
for i in islice(f,100,300):
print i
如果是想得到前100行的迭代器
from itertools import islice
f = open(‘./LICENCE‘)
for i in islice(f,100):
print i
如果想得到从100行开始到最后的迭代器
from itertools import islice
f = open(‘./LICENCE‘)
for i in islice(f,100,None):
print i
注意： islice() 虽然看上去是从100开始的，但是前99行实际上也迭代了，因此下一次使用的时候注意还原。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/itman123/p/11614037.html
