作者：吴业亮
博客：wuyeliang.blog.csdn.net
一、使用场景
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遍历大型数据集合：当处理大型数据集合时，迭代器可以逐个返回元素，而不需要一次性将整个集合加载到内存中。这可以节省内存空间，并在需要时按需加载数据。
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像文件一样逐行读取数据：当处理大型文本文件时，使用迭代器逐行读取文本文件可以节省内存，并使代码更高效。迭代器可以逐行处理文件，而不是一次性将整个文件加载到内存中。
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懒惰计算：迭代器支持懒惰计算的概念，即只在需要时计算结果。这在处理大量数据和复杂计算的情况下非常有用。迭代器可以按需生成结果，以节省计算资源。
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无限序列：迭代器可以用于表示无限序列，因为它们只在需要时生成数据，而不需要事先知道序列的长度。这样，我们可以使用迭代器来表示无限序列，如斐波那契数列或素数序列。
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自定义迭代对象：通过实现
__iter__()和__next__()方法，我们可以创建自定义的可迭代对象和迭代器。这使得我们能够以一种更灵活和高级的方式管理和遍历自定义数据结构。
总的来说，迭代器在需要逐个处理元素、节省内存、实现懒惰计算或处理大量数据时非常有用。它们提供了一种高效和灵活的方式来处理序列和集合，同时具有节省资源和提高性能的优势。
在Python中，迭代器是用于遍历可迭代对象的一种方式。它是一个实现了迭代协议的对象，即包含__iter__()和__next__()方法的对象。下面是几个Python迭代器的示例：
二、 列表迭代器：
a_list = [ 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
iter_test= iter(a_list)
while True:
try:
print(next(iter_test))
except Exception as error:
print(error)
break
在这个例子中，我们使用内置函数iter()创建了一个迭代器对象iter_test，它可以按顺序访问列表a_list的元素。使用内置函数next()可以获取迭代器的下一个元素。
三、自定义迭代器：
class MyIterator:
def __init__(self, values):
self.values = values
self.index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.index >= len(self.values):
raise StopIteration
value = self.values[self.index]
self.index += 1
return value
my_iterator = MyIterator([1, 2, 3, 4, 5])
for item in my_iterator:
print(item)
在这个例子中，我们自定义了一个迭代器类MyIterator，它实现了__iter__()和__next__()方法。__iter__()方法返回迭代器对象本身，__next__()方法返回迭代器的下一个值。在__next__()方法中，当遍历完所有元素后，我们抛出StopIteration异常来终止迭代。
然后，我们创建了MyIterator类的一个实例my_iterator，并使用for循环遍历迭代器的元素。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-655569.html
这些例子展示了如何使用内置的迭代器和自定义的迭代器来遍历序列。通过使用迭代器，我们可以逐个访问集合中的元素，而不必事先将整个集合加载到内存中。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-655569.html
到了这里，关于python迭代器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
