一、迭代器和可迭代对象

1.1 哪些是可迭代对象？如何检测？

只要能用for x in X进行迭代的对象，都叫可迭代对象；检测一个对象是否是可迭代对象，可以用isinstace(seq, Iterable)语句，其中 Iterable类型在collections模块中，需要手动导入。

1.2 常见的可迭代对象、迭代器有哪些？

常见的可迭代对象，包括list, tuple, set, dict, ndarray等。

常见的迭代器，比如文件句柄对象，open()函数的返回值就是迭代器。

1.3 可迭代对象和迭代器的区别

可迭代对象不一定是迭代器，但是迭代器一定是可迭代对象；因此迭代器中包括可迭代对象没有的属性和方法，比如__next__()，这也导致迭代器可以传入next()而可迭代对象不行。

可迭代对象在遍历时不会发生消耗，但是迭代器是会发生消耗的；这句话很重要，是本文重点，也是全网文章中很少讲到的一个点。

二、对1.3中重点语句的进一步实验

2.1 文件对象中的read()、readline()、readlines()

本节主要参考以前我写的一篇文章。

先创建一个txt文件，一共有5行。

当先将第一行的内容传给line后，打印出line，然后再直接用read()读完所有内容，下一次直接没办法迭代。

with open('123.txt', 'r') as f:for line in f:print(line)print(f.read())print('Loop Ending.')# ugyiqvqivew# asaass
# sadasfa
# ggtrhtr
# adxzch
# Loop Ending.

而如果把read()注释掉，那么就会迭代5次，分别对应每一行。

with open('123.txt', 'r') as f:for line in f:print(line)# print(f.read())print('Loop Ending.')# ugyiqvqivew# Loop Ending.
# asaass# Loop Ending.
# sadasfa# Loop Ending.
# ggtrhtr# Loop Ending.
# adxzch
# Loop Ending.

本节的结论：对于迭代器——文件句柄对象，我们可用for x in X来遍历它，每一次的遍历都会导致内容的消耗，当然也可以用read()、readline()、readlines()来遍历其中的内容。

2.2 对于迭代器，普遍可以用iter()、for x in X、islice()等方法遍历

上一节讲的是迭代器中的文件句柄对象可以用read()、readline()、readlines()来遍历；那么对于迭代器，普遍存在哪些方式去遍历其中内容呢？

2.2.1 循环遍历法——for x in X

list1 = [1,2,3,4,5,6]it = iter(list1)for i in it:print(i)if i == 3:print(list(it))  # list函数会遍历完迭代器所有元素# 1
# 2
# 3
# [4, 5, 6]

2.2.2 下一个遍历法——next()

list1 = [1,2,3,4,5,6]it = iter(list1)# next函数仅仅遍历迭代器的一个元素，调用一次消耗一次
print(next(it))  # 1
print(next(it))  # 2
print(next(it))  # 3print(list(it))  # [4, 5, 6]print(next(it))  # 因为上面已经遍历完了，所以再遍历就会出异常；Exception : StopIteration

2.2.3 转换遍历法——list()、tuple()、set()、deque()、dict()

（1）转换成列表——list()

list1 = [1,2,3,4,5,6]it = iter(list1)for i in it:print(i)if i == 3:print(list(it))  # list函数会遍历完迭代器所有元素# 1
# 2
# 3
# [4, 5, 6]

（2）转换成元组——tuple()

list1 = [1,2,3,4,5,6]it = iter(list1)for i in it:print(i)if i == 3:print(tuple(it))  # tuple函数会遍历完迭代器所有元素# 1
# 2
# 3
# (4, 5, 6)

（3）转换成集合——set()

list1 = [1,2,3,4,5,6]it = iter(list1)for i in it:print(i)if i == 3:print(set(it))  # set函数会遍历完迭代器所有元素# 1
# 2
# 3
# {4, 5, 6}

（4）转换成队列——deque()

import collectionslist1 = [1,2,3,4,5,6]it = iter(list1)for i in it:print(i)if i == 3:print(collections.deque(it))  # deque函数会遍历完迭代器所有元素# 1
# 2
# 3
# deque([4, 5, 6])

（5）转换成字典——dict()

list1 = [('a',1), ('b',2), ('c',3), ('d',4)]it = iter(list1)for i,t in enumerate(it):print(t)if i == 1:print(dict(it))  # dict函数会遍历完迭代器所有元素# ('a', 1)
# ('b', 2)
# {'c': 3, 'd': 4}

2.2.4 切片遍历法——islice()

from collections import deque
import itertools
import numpy as npiterable = [40,30,50,46,39,44,45,67,89,34]
it = iter(iterable)
print(itertools.islice(it, None, 5, 2))  # 不用变量接收时，仅用print()无法完成遍历
print(list(it))  # [40, 30, 50, 46, 39, 44, 45, 67, 89, 34] ，因此输出的内容保留不变iterable = [40,30,50,46,39,44,45,67,89,34]
it = iter(iterable)
print(list(itertools.islice(it, None, 5, 2)))  # 不用变量接收时，但是用list完成了islice对象的遍历
print(list(it))  # [44, 45, 67, 89, 34] ，因此输出内容有所消耗iterable = [40,30,50,46,39,44,45,67,89,34]
it = iter(iterable)
print(tuple(itertools.islice(it, None, 5, 2)))  # 不用变量接收时，但是用tuple完成了islice对象的遍历
print(list(it))  # [44, 45, 67, 89, 34] ，因此输出内容有所消耗iterable = [40,30,50,46,39,44,45,67,89,34]
it = iter(iterable)
print(set(itertools.islice(it, None, 5, 2)))  # 不用变量接收时，但是用set完成了islice对象的遍历
print(list(it))  # [44, 45, 67, 89, 34] ，因此输出内容有所消耗iterable = [('a',40), ('b',30), ('c',50), ('d',46)]
it = iter(iterable)
print(dict(itertools.islice(it, None, 5, 2)))  # 不用变量接收时，但是用dict完成了islice对象的遍历
print(list(it))  # [] ，因此输出内容有所消耗iterable = [40,30,50,46,39,44,45,67,89,34]
it = iter(iterable)
print(deque(itertools.islice(it, None, 5, 2)))  # 不用变量接收时，但是用deque完成了islice对象的遍历
print(list(it))  # [44, 45, 67, 89, 34]# <itertools.islice object at 0x0000022F09409EA0>
# [40, 30, 50, 46, 39, 44, 45, 67, 89, 34]
# [40, 50, 39]
# [44, 45, 67, 89, 34]
# (40, 50, 39)
# [44, 45, 67, 89, 34]
# {40, 50, 39}
# [44, 45, 67, 89, 34]
# {'a': 40, 'c': 50}
# []
# deque([40, 50, 39])
# [44, 45, 67, 89, 34]

切片遍历法有两种实施方式，要么直接转，要么先传给一个中间变量再转；前者在上面这一块代码，后者具体看下面的这块代码。

import itertools# 情况1：start和stop都不是None，则在区间内的元素才被消耗
iterable = [40,30,50,46,39,44,45,67,89,34]
it = iter(iterable)
d = itertools.islice(it, 2, 4)
print(list(d))   # [50, 46]
print(list(it))  # [39, 44, 45, 67, 89, 34]# 情况2：stop是None，则所有元素都被消耗
iterable = [40,30,50,46,39,44,45,67,89,34]
it = iter(iterable)
d = itertools.islice(it, 4, None, 2)
print(list(d))
print(list(it))  # []# 情况3：start是None，则从一开头到stop区间中的元素被消耗
iterable = [40,30,50,46,39,44,45,67,89,34]
it = iter(iterable)
d = itertools.islice(it, None, 5, 2)
print(list(d))   # [40, 50, 39]
print(list(it))  # [44, 45, 67, 89, 34]# [50, 46]
# [39, 44, 45, 67, 89, 34]
# [39, 45, 89]
# []
# [40, 50, 39]
# [44, 45, 67, 89, 34]

对于切片遍历法消耗内容的范围；如果stop设置为None，那么会遍历（消耗）所有元素；而如果start没设置为None，start往前的元素并不会被遍历（消耗）到。详见上面的代码块。

2.3 哪些方法看起来能遍历但实际无法遍历？

2.3.1 print(iterator)函数无法遍历

list1 = [1,2,3,4,5,6]it = iter(list1)for i in it:print(i)# 1
# 2
# 3
# 4
# 5
# 6

2.3.2 numpy.array()或numpy.asarray()函数并无法遍历迭代器中的内容

import numpy as nplist1 = [1,2,3,4,5,6]it = iter(list1)for i in it:print(i)if i == 3:print(np.array(it))  # 返回的结果和不用np.array()的一样# 1
# 2
# 3
# <list_iterator object at 0x0000022F08FA78E0>
# 4
# 5
# 6

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