# 迭代器模式迭代是数据处理的基石。当扫描内存中放不下的数据时，我们就需要一种惰性获取数据项的方式，按需一次获取一个数据项，这就是迭代器模式（Iterator pattern）。 ## 迭代器和生成器事实上，所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器的接口。迭代器用来从集合中取出元素；而生成器用于凭空生成数据。即使是内置的`range()` 函数也是返回一个生成器对象。 ## 序列可迭代原理解释器需要迭代序列对象时，会自动调用`iter()` 函数。内置的`iter()` 函数会进行一系列判断流程。（1）检查对象是否实现了`__iter__` 方法，如果实现了就调用它，返回一个迭代器。（2）如果没有实现`__iter__` 方法，但是实现了 `__getitem__` 方法，则会自动创建一个迭代器，尝试按顺序获取元素。（3）如果尝试失败会抛出`TypeError` 异常，并且提示` object is not iterable` 。 ## 可迭代对象和迭代器的关系从可迭代对象中获取迭代器。可迭代对象不是迭代器。可迭代对象可以迭代是因为实现了`__iter__` 方法或者`__getitem__` 方法；迭代器可以迭代，是因为实现了`__next__` 方法和`__iter__` 方法。可迭代对象不能是自身的迭代器，将可迭代对象构造成迭代器是不合理的。可迭代对象有必要实现`__iter__` 方法，但是不去实现 `__next__` 方法。 ## 迭代器接口 - `__next__`：返回下一个可用的元素，如果没有元素，抛出`StopIteration` 异常。 - `__iter__`：返回self，在使用迭代器的地方返回迭代器。 ## 生成器使用关键字`yield` 修饰返回的对象，可以得到一个生成器。这个函数就是生成器函数，调用生成器函数返回一个生成器对象。 ## 惰性实现生成器 `re.finditer()` 函数是`re.findall()` 的惰性实现版本，返回的不是列表，而是一个生成器，按需生成`re.MacthObject` 实例。这样可以节省大量内存。 ## 生成器表达式生成器表达式可以看作是列表推导式的惰性版本。 ## 等差数列生成器内置的`range()` 函数常用于生成有穷整数等差数列，`itertools.count` 用于生成无穷等差数列。很多迭代器和生成器标准库`itertools` 模块中都已实现，不用重新发明轮子。 ## 常用生成器函数 `os.walk` 函数实际上返回的也是生成器，能够递归搜索文件系统。 ### 一、用于过滤的生成器函数 | 模块 | 函数 | 说明 | | --------- | ------------------------- | ------------------------------------------------------------ | | itertools | compress(it, selector_it) | 并行处理两个可迭代对象；如果selector_it中的元素为真值，产出it中对应的元素 | | itertools | dropwhile(predicate, it) | 处理 it，跳过 predicate 的计算结果为真值的元素，然后产出剩下的各个元素（不再进一步检查） | | 内置 | filter(predicate, it) | 把 it 中的各个元素传给 predicate，如果predicate(item) 返回真值，那么产出对应的元素；如果 predicate 是 None，那么只产出真值元素 | | itertools | | |