标签：block __next__ pre 结果 可迭代对象 数据量 如何 实施 加载
可迭代对象
什么是对象：
什么是迭代
迭代就是一个重复的过程，但还不是单纯的重复，就像是父亲，自己，儿子，孙子的关系，都是复制，但结果是不一样的。还有使用的APP，微信，抖音等隔一段时间就会基于上一次做一些更新，那么这就是迭代。
结论：
可迭代对象从字面意思就是一个可以重复取值的实施在在的东西。
不可迭代的有：
在Python中，有很多可迭代对象，那么就说说哪些不是：int，bool这两种类型不是可迭代的。
查看是否是可迭代对象：
在Python中，但凡内部含有iter方法的对象，都是可迭代对象。
除了直接看源码以外，可以使用dir()来判断源码内是否有iter方法。
dir()会将数据类型的方法以列表中含有字符串的形式进行输出。
s = 123 print(‘__iter__‘ in dir(s)) #False ? s1 = ‘123‘ print(‘__iter__‘ in dir(s1)) #True ? s2 = (1,2,3,4,5) print(‘__iter__‘ in dir(s2)) #True
可迭代对象的优缺点：
优点：可直观的查看里面的数据
缺点：占用内存，可迭代对象不能迭代取值。（除去索引，key以外）
其中可迭代对象不能迭代的问题，是可以通过for循环来取值的。但其实for循环在底层做了一个小小的转化，就是将迭代对象转换成迭代器，然后进行取值。
迭代器：
是一个可以迭代取值的工具。专业点就是看类型中有没有iter和next方法，有就是一个迭代器。
__iter__ and __next__
有哪些对象是可迭代器呢：
s1 = 123
s2 = ‘123‘
s3 = (1,2,3,4,5)
s4 = [1,2,3,4]
s5 = {1,2,3,4,5}
s6 = {‘name‘:‘xuan‘,}
f = open(‘test.txt‘)
?
print(‘__iter__‘ in dir(s1)) #False
print(‘__iter__‘ in dir(s2)) #True
print(‘__iter__‘ in dir(s3)) #True
print(‘__iter__‘ in dir(s4)) #True
print(‘__iter__‘ in dir(s5)) #True
print(‘__iter__‘ in dir(s6)) #True
print(‘__iter__‘ in dir(f)) #True
print(‘__next__‘ in dir(s1)) #False
print(‘__next__‘ in dir(s2)) #False
print(‘__next__‘ in dir(s3)) #False
print(‘__next__‘ in dir(s4)) #False
print(‘__next__‘ in dir(s5)) #False
print(‘__next__‘ in dir(s6)) #False
print(‘__next__‘ in dir(f)) #True
可以看到，只有文件句柄是迭代器。
可迭代对象转换成迭代器：
那么如何将可迭代对象转换成迭代器呢：
l1 = [1,2,3,4,5,6] obj1 = l1.__iter__() print(obj1) #或 obj2 = iter(l1) print(obj2)
可迭代对象取值：
可以使用iter来转换为迭代器，然后使用next来取值。当取值用完，任然要取的时候，就会报StopIteration的错误，
l1 = [1,2,3,4,5,6] obj1 = l1.__iter__() print(obj1.__next__()) print(obj1.__next__()) print(obj1.__next__()) print(obj1.__next__()) print(obj1.__next__()) print(obj1.__next__()) print(obj1.__next__()) print(obj1.__next__())
会了这个以后，我们就可以使用while来循环取值了。
l1 = [1,2,3,4,5,6]
obj1 = l1.__iter__()
while True:
try:
print(next(obj1))
except StopIteration:
break
迭代器和可迭代对象的对比：
可迭代对象：
私有的方法比较多，像列表和字典中的增删改查。比较直观，但是占用内存，而且不能直接通过循环迭代取值。当你侧重于对数据可灵活处理，并且内存空间足够，将数据集设置为可迭代对象是明确的选择。
迭代器：
是一个非常节省内存，可以记录取值位置，可以直接通过循环+next方法取值，但是不直观，操作方法比较单一的数据集。当你数据量过大，大到足以撑爆你的内存或者你以节省内存为首选因素时，将数据集设置为迭代器是一个不错的选择。
总结：
字面上讲，迭代器就是迭代取值的工具。
从专业角度上讲，在Python中，内部含有iter方法并且含有next方法的对象就是迭代器了。
迭代器的优点:
节省内存：迭代器在内存当中相当于只占一个数据的空间，因为每一个取值，都会把上一条数据内存释放后再加载当前的此条数据。
惰性机制：next一次取一个值，绝不过多取值。
缺点：
不能直观的查看里面的数据
取值时不走回头路，智能一直向下取值。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xinbing/p/12072424.html
