手写dataset和dataloader简易版本

import numpy as np
#dataset 数据集
#作用：存储数据集信息，self.xxx
#      获取数据集长度：__len__
#      获取数据集某特定条目内容：__getitem__

class ImageDataset:
    def __init__(self, raw_data):
        self.raw_data = raw_data
    
    def __len__(self):
        return len(self.raw_data)
    
    def __getitem__(self, index):
        image, label = self.raw_data[index]#返回一个元组
        return image, label
        
       #dataloader 数据加载器
#作用：从数据集中加载数据，并拼接为一个数据batch
#       实现迭代器，让使用者获取数据集的内容

class DataLoader:
    def __init__(self, dataset, batch_size):
        self.dataset = dataset
        self.batch_size = batch_size
       
        
    def __iter__(self):
        #正常序列 并重置指针
        self.indexs = np.arange(len(self.dataset))
        self.cursor = 0
        #打乱序列
        np.random.shuffle(self.indexs)
        
        return self
    
    def __next__(self):
            # 预期在这里返回一个batch数据，一个batch是随机抓取的
            # 抓batch个数据前，先抓batch个index
        begin = self.cursor
        end = self.cursor + self.batch_size
        if end > len(self.dataset):
            raise StopIteration
            
        self.cursor = end    
        select_index = self.indexs[begin:end]
        batch_data = []
        for index in select_index:
            batch_data.append(self.dataset[index])
        return batch_data
        
images = [[f"image{i}", i] for i in range(10)]

dataset = ImageDataset(images)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=5)
# for index, batch_data in enumerate(loader):#enumerate 表明的是打包函数，将标签和标签所对应的值一同返回
#     print(batch_data)
for batch_data in loader:
    print(batch_data)

因为初学python，在最后面对于

loader.__iter__()
print(loader.__next__())#这种方式与这种方式相比较为什么前一种只能输出一个batch的内容？
for index, batch_data in enumerate(loader)print(batch_data)

最后顿悟了，解释：第一种这种方式只能输出一个batch的内容，因为 loader.next() 只调用了一次，它只返回了序列中的下一个元素，也就是第一个batch。之后，如果没有再次调用 next() 方法，迭代器不会自动移动到下一个元素，因此不会输出更多的batch。

针对第二种：
这种方式可以输出所有batch的内容，因为 for 循环会自动处理迭代过程。在每次迭代中，for 循环会调用 loader.next() 来获取下一个元素，直到抛出 StopIteration 异常，这表明所有的batch都已经遍历完毕。
python的for循环可以自动管理对象，太智能辣

最后学会了enumerate的捆绑大法。可以将数据和标签捆绑到一起返回。