迭代器（Iterator）：迭代器可以看作是一個特殊的對象，每次調用該對象時會返回自身的下一個元素，從實現上來看，一個迭代器對象必須是定義了__iter__()方法和next()方法的對象。
- Python的Iterator對象表示的是一個數據流，可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算；
- Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤；
- 所有的Iterable可迭代對象均可以通過內置函數iter()來轉變為迭代器Iterator。老猿認為__iter__( )方法是讓對象可以用for … in循環遍歷時找到數據對象的位置，next( )方法是讓對象可以通過next(實例名)訪問下一個元素。除了通過內置函數next調用可以判斷是否為迭代器外，還可以通過collection中的Iterator類型判斷。如： isinstance(’’, Iterator)可以判斷字符串類型是否迭代器。注意： list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。
- 迭代器優點：節約內存（循環過程中，數據不用一次讀入，在處理文件對象時特別有用，因為文件也是迭代器對象）、不依賴索引取值、實現惰性計算(需要時再取值計算)；
舉例：用迭代器的方式訪問文件
for line in open(“test.txt”):print(line)
這樣每次讀取一行就輸出一行，而不是一次性將整個文件讀入，節約內存。 - 迭代器使用上存在限制：只能向前一個個地訪問數據，已訪問數據無法再次訪問、遍歷訪問一次后再訪問無數據
舉例：
l = [1,2,3,4]
i=iter(l) #從list列表生成迭代器i
list(i) #將迭代器內容轉換成列表，輸出[1,2,3,4]
list(i) #將迭代器內容再次轉換成列表，輸出[]
用for循環訪問：
i=iter(l)
for k in i:print(k) #輸出1、2、3、4
for k in i:print(k) #再次循環沒有輸出
如果需要解決這個問題，可以分別定義一個可迭代對象，每次訪問前從可迭代對象重新生成和迭代器對象； - 迭代器當所有的元素全部取出后再次調用next就會拋出一個StopIteration異常，這並不是錯誤的發生，而是告訴外部調用者迭代完成了
具體知識可以參考《 基礎知識進階 第4.1節 Python基礎概念之迭代、可迭代對象、迭代器》
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