Python中的迭代器和为什么要有for循环

最新推荐文章于 2025-08-28 01:15:44 发布

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本文探讨了Python中的迭代器协议，解释了如何通过_iter_方法实现可迭代对象，并阐述了for循环在遍历不同数据类型时的作用。通过实例展示了for循环如何生成迭代器并依次取出元素，强调了迭代器在遍历操作中的优化意义。

什么是迭代器？

1.迭代器协议：对象必须提供一个next方法，执行该方法要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个 Stopiteration 异常，以终止迭代（只能往后走不能往前退）
2.可迭代对象：实现了迭代器协议的对象
（如何实现：调用对象内部定义的一个_iter_ 方法）
3.协议是一种约定，可迭代对象是实现了迭代器协议，python的内部工具（如for循环，sum，map，reduce，fliter，max，min函数等）使用迭代器协议访问对象

新理解**

以前说能用for循环的对象，如字符串，列表，元组，集合，字典，文件，都是可迭代对象，其实这个理解比较表面。又或者说他们都不是可迭代对象，因为它们都没有next方法。但是它们在经过for循环处理后可以生成一个迭代器，又认为它们是可迭代对象。后面会讲怎么处理

为什么要有for循环

首先要实现遍历，在不用for循环的前提下，字符串，元组，列表可以通过位置索引的方式实现代码如下：

    list_test=[4,5,6,3,2,1]
    tuple_test=(8,5,9,4,6,2,4)
    str_test="我要好好学python"
    def test(x):
        i = 0
        while True:
            print(x[i])
            i+=1
            if i==len(x):
                break
    test(list_test)
    test(tuple_test)
    test(str_test)

但是其他没有位置索引的数据类型要如何遍历呢？
答案很简单，就是我们常用的for循环（以集合为例）

       	set_test={6,4,"python",7,2}
        for i in set_test:
            print(i)

结果为

上面一段代码等同于如下代码：


    set_test={6,4,"python",7,2}
    diedaiqi=set_test.__iter__()
    print(diedaiqi.__next__())
    print(diedaiqi.__next__())
    print(diedaiqi.__next__())
    print(diedaiqi.__next__())
    print(diedaiqi.__next__())

更准确的说是如下代码：

    set_test={6,4,"python",7,2}
    diedaiqi=set_test.__iter__()
    while True:
        try:
            print(diedaiqi.__next__())
        except StopIteration:
            break

for循环处理对这个集合干了三件事：
1.调用数据类型内部的.__iter__()方法生成一个迭代器对象

    set_test={6,4,"python",7,2}
    diedaiqi=set_test.__iter__()
    print(diedaiqi)

结果：<set_iterator object at 0x00000000025DE750>
2.调用迭代对象的内部.__next__()方法一个一个取出元素
3.捕捉报警StopIteration，在取完之后就结束，防止报错。

以上总结：

for循环就是基于迭代器协议提供了一个统一的可以遍历所有对象的方法
迭代器（for循环）相较于位置的优化之处

迭代器就是可迭代对象

小尾巴

print(diedaiqi.__next__())
print(next(diedaiqi))

两行代码效果相同，第一行是属于调用内部方法，第二行是属于直接用python提供的内置函数（原理也是调用内部方法）
同上：iter()函数实际上就是调用了可迭代对象的__iter__方法