1.如何實(shí)現(xiàn)可迭代對象和迭代器對象

如果想從網(wǎng)絡(luò)上抓取數(shù)據(jù)存入字典，然后再對字典進(jìn)行迭代顯示，由于網(wǎng)絡(luò)I/O操作的時間相對較長，這樣就會造成用戶的長時間等待，我們希望能一次抓取就顯示一次，于是迭代器對象出現(xiàn)了。
在 for 循環(huán)的時候 in 后面跟的是一個可迭代對象，在循環(huán)的過程中自動調(diào)用 iter(） 將可迭代對象傳入其中，返回一個迭代器對象

比如我們常見的列表和字符串都是可迭代對象，為什么呢？

這涉及到了 Python 的魔法方法的問題，python一切皆對象，而魔法方法就是好像是python對象的一個插件，有什么樣子的魔法方法，python 對象就會在關(guān)鍵時刻顯示某種特性（仿佛科幻小說中主人公體內(nèi)某種隱藏的力量被激活）。迭代對象有一個魔法方法 __iter__,如果沒有這個方法，那么python 還會退而求其次，去尋找__getitem__ 這個代表他是一個序列的方法，也是可迭代的。

迭代器對象只有一個方法就是 next()，每調(diào)用一次就會迭代一次，知道全部迭代完畢拋出異常，這其實(shí)也是for 循環(huán)的工作機(jī)制（這同時也說明了一個問題：迭代器內(nèi)部持有一個狀態(tài)，該狀態(tài)用于記錄當(dāng)前迭代所在的位置，以方便下次迭代的時候獲取正確的元素）。

l = [1,2,3,4,5,6]
t = iter(l)
print t.next()
print t.next()
print t.next()

結(jié)果：

1
2
3

實(shí)例：

1. 實(shí)現(xiàn)一個迭代器對象，有next 方法每次返回一個值

3. 實(shí)現(xiàn)一個可迭代對象 __iter__ 方法返回上面的那個迭代器對象

實(shí)際上就是創(chuàng)建一個可迭代對象的類，實(shí)例化以后成為一個可迭代對象，然后一旦在循環(huán)中調(diào)用這個可迭代對象就能自動調(diào)用__init__,然后實(shí)例化迭代器對象的類，這個類的實(shí)例會在迭代中不斷調(diào)用next方法。

代碼如下：

import requests
from collections import Iterable,Iterator
class WeatherIterator(Iterator):
def __init__(self,cities):
self.cities = cities
self.index = 0
def getWeather(self,city):
r = requests.get(u"http://wthrcdn./weather_mini?city=" + city)
data = r.json()['data']['forecast'][0]
return '%s: %s , %s' % (city, data['low'], data['high'])
def next(self):
if self.index == len(self.cities):
raise StopIteration
city = self.cities[self.index]
self.index += 1
return self.getWeather(city)
class WeatherIterable(Iterable):
def __init__(self,cities):
self.cities = cities
def __iter__(self):
return WeatherIterator(self.cities)
for x in WeatherIterable([u"北京",u"上海",u"廣州",u"長春"]):
print x

2.如何使用生成器函數(shù)實(shí)現(xiàn)可迭代對象

那么什么是生成器？

生成器對象其實(shí)是一種特殊的可迭代對象，他自己調(diào)用__iter__方法返回的是他自身，因此他既是一個可迭代對象，也是一個迭代器對象，而且它不需要再像上面的類一樣寫__iter__()和__next__()方法了，只需要一個yiled關(guān)鍵字（當(dāng)然你可以重寫__iter__來實(shí)現(xiàn)自己的功能）。 (說人話就是這個生成器的對象在每一次迭代的時候都會被yiled卡住并返回，下一次再迭代就會接著上次執(zhí)行，是不是很優(yōu)雅？)

舉一個簡單的生成器的例子：

def f():
print 'first'
yield 1
print 'second'
yield 2
print 'third'
yield 3
g = f()
for x in g:
print x

結(jié)果：

first
1
second
2
third
3

實(shí)例：

找出指定范圍內(nèi)的所有素數(shù)

class PrimeNumbers:
def __init__(self,start,end):
self.start = start
self.end = end
def isPrimeNum(self,k):
if k<2:
return False
for x in xrange(2,k):
if k % x == 0:
return False
return True
def __iter__(self):
for k in xrange(self.start,self.end+1):
if self.isPrimeNum(k):
yield k
for x in PrimeNumbers(1,100):
print x

3.如何進(jìn)行反向迭代以及如何實(shí)現(xiàn)反向迭代

列表的反向迭代

（1）使用列表的反轉(zhuǎn)操作

l = [1,2,3,4,5]
x = l.reverse()

但這種情況會改變原列表

（2）使用切片且步進(jìn)為-1

l = [1,2,3,4,5]
x = l[::-1]

但這樣會生成一個新的列表

（3）列表反向迭代器

l = [1,2,3,4,5]
for x in reversed(l):
print x

這種情況和iter()剛好是相反的，在迭代的時候會自動調(diào)用 __reversed__對象。

實(shí)例：

寫一個浮點(diǎn)數(shù)生成器，既可以正向迭代又可以反向迭代

class FloatRange:
def __init__(self,start,end,step):
self.start = start
self.end  = end
self.step = step
def __iter__(self):
t = self.start
while t <= self.end:
yield t
t +=self.step
def __reversed__(self):
t = self.end
while t >= self.start:
yield t
t -= self.step
for x in FloatRange(1.0,3.0,0.5):
print x
print "===============cut-off rule====================="
for x in reversed(FloatRange(1.0,3.0,0.5)):
print x

4.如何對迭代器做切片操作

我們知道文本文件本身也是一個可迭代對象，每次迭代返回的是文本文件的一行，那么我們思考一個問題，我們能不能像對列表切片一樣對文本文件切片得到一個迭代器（生成器），這樣比如我們想迭代的是100行帶300行之間的內(nèi)容就能直接迭代了。

簡單回顧文件迭代

由于文件對象沒有__getitem__這個方法，于是沒有和列表一樣的迭代操作，那我們就可以先把文件的內(nèi)容放到一個列表里面，然后再進(jìn)行切片，如下：

f = open('./LICENCE')
lines = f.readlines()
for x in lines[100:300]:
print x

但是這樣有一個問題，readlines 會把文件的所有內(nèi)容都先加載到內(nèi)存里面，但是如果文件非常大，比如有幾個G大小，那么就會遇到內(nèi)存不足的問題，于是我們只能選擇使用

for line in f:
print line,

注意：如果文件指針此時已經(jīng)在文件的末尾，你是循環(huán)不出內(nèi)容的，我們還需要將使用 f.seek(0)，將文件指針還原回去

因此我們迫切的需要將文件變成一個迭代器。

from itertools import islice
f = open('./LICENCE')
for i in islice(f,100,300):
print i

如果是想得到前100行的迭代器

from itertools import islice
f = open('./LICENCE')
for i in islice(f,100):
print i

如果想得到從100行開始到最后的迭代器

from itertools import islice
f = open('./LICENCE')
for i in islice(f,100,None):
print i

注意： islice() 雖然看上去是從100開始的，但是前99行實(shí)際上也迭代了，因此下一次使用的時候注意還原。

5.如何在一個for 語句中迭代多個可迭代對象

1.并行迭代

比如 語數(shù)外三科成績分別存儲在3個列表中，我們現(xiàn)在需要同時迭代三個列表取出三個成績，并計算總成績

最簡單的我們可以使用索引的方式

from random import randint
chinese = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
math = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
english = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
for x in xrange(len(math)):
print chinese[x]+math[x]+english[x]

但是這個方法有局限性，因為并不是所有的可迭代對象都支持索引的方法訪問其中的元素

高階推薦：zip()

zip() 中能傳入多個可迭代對象并將其逐項合并成一個元組列表，然后我們就能使用元組拆包的方式進(jìn)行迭代

from random import randint
chinese = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
math = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
english = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
grade = []
for c,m,e in zip(chinese,math,english):
grade.append(c+m+e)
print grade

2.串行

比如每個班的英語成績放在一個列表中，現(xiàn)在想迭代全年級的英語成績，找出分?jǐn)?shù)高于90分的人數(shù)

使用 itertools 的 chain 可以多個可迭代對象進(jìn)行串行連接

from random import randint
from itertools import chain
e1 = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
e2 = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
e3 = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
e4 = [randint(60,100) for i in xrange(40)]
count = 0
for x in chain(e1,e2,e3,e4):
if x > 90:
count += 1