這篇文章給大家分享的是有關Python中迭代器與迭代器切片的示例分析的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。
迭代器是 Python 中獨特的一種高級特性，而切片也是一種高級特性，兩者相結(jié)合，會產(chǎn)生什么樣的結(jié)果呢？
1、迭代與迭代器
首先，有幾個基本概念要澄清：迭代、可迭代對象、迭代器。
迭代 是一種遍歷容器類型對象（例如字符串、列表、字典等等）的方式，例如，我們說迭代一個字符串“abc”，指的就是從左往右依次地、逐個地取出它的全部字符的過程。（PS：漢語中迭代一詞有循環(huán)反復、層層遞進的意思，但 Python 中此詞要理解成單向水平線性 的，如果你不熟悉它，我建議直接將其理解為遍歷。）
那么，怎么寫出迭代操作的指令呢？最通用的書寫語法就是 for 循環(huán)。
# for循環(huán)實現(xiàn)迭代過程 for char in "abc": print(char, end=" ") # 輸出結(jié)果：a b c
for 循環(huán)可以實現(xiàn)迭代的過程，但是，并非所有對象都可以用于 for 循環(huán)，例如，上例中若將字符串“abc”換成任意整型數(shù)字，則會報錯： 'int' object is not iterable .
這句報錯中的單詞“iterable”指的是“可迭代的”，即 int 類型不是可迭代的。而字符串（string）類型是可迭代的，同樣地，列表、元組、字典等類型，都是可迭代的。
那怎么判斷一個對象是否可迭代呢？為什么它們是可迭代的呢？怎么讓一個對象可迭代呢？
要使一個對象可迭代，就要實現(xiàn)可迭代協(xié)議，即要實現(xiàn)__iter__()魔術(shù)方法，換言之，只要實現(xiàn)了這個魔術(shù)方法的對象都是可迭代對象。
那怎么判斷一個對象是否實現(xiàn)了這個方法呢？除了上述的for循環(huán)外，我知道四種方法：
重慶分公司
重慶分公司
# 方法1：dir()查看__iter__
dir(2) # 沒有，略
dir("abc") # 有，略
# 方法2：isinstance()判斷
import collections
isinstance(2, collections.Iterable) # False
isinstance("abc", collections.Iterable) # True
# 方法3：hasattr()判斷
hasattr(2,"__iter__") # False
hasattr("abc","__iter__") # True
# 方法4：用iter()查看是否報錯
iter(2) # 報錯：'int' object is not iterable
iter("abc") #
### PS：判斷是否可迭代，還可以查看是否實現(xiàn)__getitem__，為方便描述，本文從略。 這幾種方法中最值得一提的是 iter() 方法，它是 Python 的內(nèi)置方法，其作用是將可迭代對象變成迭代器 。這句話可以解析出兩層意思：（1）可迭代對象跟迭代器是兩種東西；（2）可迭代對象能變成迭代器。
實際上，迭代器必然是可迭代對象，但可迭代對象不一定是迭代器。兩者有多大的區(qū)別呢？
如上圖藍圈所示，普通可迭代對象與迭代器的最關鍵區(qū)別可概括為：一同兩不同 ，所謂“一同”，即兩者都是可迭代的（__iter__），所謂“兩不同”，即可迭代對象在轉(zhuǎn)化為迭代器后，它會丟失一些屬性（__getitem__），同時也增加一些屬性（__next__）。
首先看看增加的屬性 __next__ ， 它是迭代器之所以是迭代器的關鍵，事實上，我們正是把同時實現(xiàn)了 __iter__ 方法 和 __next__ 方法的對象定義為迭代器的。
有了多出來的這個屬性，可迭代對象不需要借助外部的 for 循環(huán)語法，就能實現(xiàn)自我的迭代/遍歷過程。我發(fā)明了兩個概念來描述這兩種遍歷過程（PS：為了易理解，這里稱遍歷，實際也可稱為迭代）：它遍歷 指的是通過外部語法而實現(xiàn)的遍歷，自遍歷 指的是通過自身方法實現(xiàn)的遍歷。
借助這兩個概念，我們說，可迭代對象就是能被“它遍歷”的對象，而迭代器是在此基礎上，還能做到“自遍歷”的對象。
ob1 = "abc"
ob2 = iter("abc")
ob3 = iter("abc")
# ob1它遍歷
for i in ob1:
print(i, end = " ") # a b c
for i in ob1:
print(i, end = " ") # a b c
# ob1自遍歷
ob1.__next__() # 報錯： 'str' object has no attribute '__next__'
# ob2它遍歷
for i in ob2:
print(i, end = " ") # a b c
for i in ob2:
print(i, end = " ") # 無輸出
# ob2自遍歷
ob2.__next__() # 報錯：StopIteration
# ob3自遍歷
ob3.__next__() # a
ob3.__next__() # b
ob3.__next__() # c
ob3.__next__() # 報錯：StopIteration通過上述例子可看出，迭代器的優(yōu)勢在于支持自遍歷，同時，它的特點是單向非循環(huán)的，一旦完成遍歷，再次調(diào)用就會報錯。
對此，我想到一個比方：普通可迭代對象就像是子彈匣，它遍歷就是取出子彈，在完成操作后又裝回去，所以可以反復遍歷（即多次調(diào)用for循環(huán)，返回相同結(jié)果）；而迭代器就像是裝載了子彈匣且不可拆卸的槍，進行它遍歷或者自遍歷都是發(fā)射子彈，這是消耗性的遍歷，是無法復用的（即遍歷會有盡頭）。
寫了這么多，稍微小結(jié)一下：迭代是一種遍歷元素的方式，按照實現(xiàn)方式劃分，有外部迭代與內(nèi)部迭代兩種，支持外部迭代（它遍歷）的對象就是可迭代對象，而同時還支持內(nèi)部迭代（自遍歷）的對象就是迭代器；按照消費方式劃分，可分為復用型迭代與一次性迭代，普通可迭代對象是復用型的，而迭代器是一次性的。
2、迭代器切片
前面提到了“一同兩不同”，最后的不同是，普通可迭代對象在轉(zhuǎn)化成迭代器的過程中會丟失一些屬性，其中關鍵的屬性是 __getitem__ 。在《Python進階：自定義對象實現(xiàn)切片功能》中，我曾介紹了這個魔術(shù)方法，并用它實現(xiàn)了自定義對象的切片特性。
那么問題來了：為啥迭代器不繼承這個屬性呢？
首先，迭代器使用的是消耗型的遍歷，這意味著它充滿不確定性，即其長度與索引鍵值對是動態(tài)衰減的，所以很難 get 到它的 item ，也就不再需要 __getitem__ 屬性了。其次，若強行給迭代器加上這個屬性，這并不合理，正所謂強扭的瓜不甜……
由此，新的問題來了：既然會丟失這么重要的屬性（還包括其它未標識的屬性），為什么還要使用迭代器呢？
這個問題的答案在于，迭代器擁有不可替代的強大的有用的功能，使得 Python 要如此設計它。限于篇幅，此處不再展開，后續(xù)我會專門填坑此話題。
還沒完，死纏爛打的問題來了：能否令迭代器擁有這個屬性呢，即令迭代器繼續(xù)支持切片呢？
hi = "歡迎關注公眾號：Python貓" it = iter(hi) # 普通切片 hi[-7:] # Python貓 # 反例：迭代器切片 it[-7:] # 報錯：'str_iterator' object is not subscriptable
迭代器因為缺少__getitem__ ，因此不能使用普通的切片語法。想要實現(xiàn)切片，無非兩種思路：一是自己造輪子，寫實現(xiàn)的邏輯；二是找到封裝好的輪子。
Python 的 itertools 模塊就是我們要找的輪子，用它提供的方法可輕松實現(xiàn)迭代器切片。
import itertools
# 例1：簡易迭代器
s = iter("123456789")
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
print(x, end = " ") # 輸出：3 4 5 6
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
print(x, end = " ") # 輸出：9
# 例2：斐波那契數(shù)列迭代器
class Fib():
def __init__(self):
self.a, self.b = 1, 1
def __iter__(self):
while True:
yield self.a
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
f = iter(Fib())
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
print(x, end = " ") # 輸出：2 3 5 8
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
print(x, end = " ") # 輸出：34 55 89 144itertools 模塊的 islice() 方法將迭代器與切片完美結(jié)合，終于回答了前面的問題。然而，迭代器切片跟普通切片相比，前者有很多局限性。首先，這個方法不是“純函數(shù)”（純函數(shù)需遵守“相同輸入得到相同輸出”的原則，之前在《來自Kenneth Reitz大神的建議：避免不必要的面向?qū)ο缶幊獭诽岬竭^）；其次，它只支持正向切片，且不支持負數(shù)索引，這都是由迭代器的損耗性所決定的。
那么，我不禁要問：itertools 模塊的切片方法用了什么實現(xiàn)邏輯呢？下方是官網(wǎng)提供的源碼：
def islice(iterable, *args):
# islice('ABCDEFG', 2) --> A B
# islice('ABCDEFG', 2, 4) --> C D
# islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
# islice('ABCDEFG', 0, None, 2) --> A C E G
s = slice(*args)
# 索引區(qū)間是[0,sys.maxsize]，默認步長是1
start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize, s.step or 1
it = iter(range(start, stop, step))
try:
nexti = next(it)
except StopIteration:
# Consume *iterable* up to the *start* position.
for i, element in zip(range(start), iterable):
pass
return
try:
for i, element in enumerate(iterable):
if i == nexti:
yield element
nexti = next(it)
except StopIteration:
# Consume to *stop*.
for i, element in zip(range(i + 1, stop), iterable):
passislice() 方法的索引方向是受限的，但它也提供了一種可能性：即允許你對一個無窮的（在系統(tǒng)支持范圍內(nèi)）迭代器進行切片的能力。這是迭代器切片最具想象力的用途場景。
除此之外，迭代器切片還有一個很實在的應用場景：讀取文件對象中給定行數(shù)范圍的數(shù)據(jù)。
在《給Python學習者的文件讀寫指南（含基礎與進階，建議收藏）》里，我介紹了從文件中讀取內(nèi)容的幾種方法：readline() 比較雞肋，不咋用；read() 適合讀取內(nèi)容較少的情況，或者是需要一次性處理全部內(nèi)容的情況；而 readlines() 用的較多，每次迭代讀取內(nèi)容，既減少內(nèi)存壓力，又方便逐行對數(shù)據(jù)處理。
雖然 readlines() 有迭代讀取的優(yōu)勢，但它是從頭到尾逐行讀取，若文件有幾千行，而我們只想要讀取少數(shù)特定行（例如第1000-1009行），那它還是效率太低了?？紤]到文件對象天然就是迭代器 ，我們可以使用迭代器切片先行截取，然后再處理，如此效率將大大地提升。
# test.txt 文件內(nèi)容
'''
貓
Python貓
python is a cat.
this is the end.
'''
from itertools import islice
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
print(hasattr(f, "__next__")) # 判斷是否迭代器
content = islice(f, 2, 4)
for line in content:
print(line.strip())
### 輸出結(jié)果：
True
python is a cat.
this is the end.感謝各位的閱讀！關于“Python中迭代器與迭代器切片的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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