26 迭代器

学习目标

理解迭代器协议，掌握迭代器的创建和使用，学会使用itertools模块进行高效的数据处理。

主要内容

• 迭代器协议：iter__和__next
• 可迭代对象vs迭代器
• 自定义迭代器的实现
• iter()和next()函数
• StopIteration异常
• 迭代器的惰性求值特性
• itertools模块的使用
• 迭代器vs生成器的区别

文件说明

01_iterator_basics.py

学习内容：迭代器基础概念和协议

• 迭代器协议的定义（__iter__和__next__方法）
• 可迭代对象与迭代器的区别
• 内置迭代器的使用
• 迭代器的基本工作原理

重点知识点：

• 理解迭代器协议的两个核心方法
• 掌握可迭代对象和迭代器的概念区别
• 学会判断对象是否可迭代

运行方式：python3 01_iterator_basics.py

02_custom_iterators.py

学习内容：自定义迭代器的实现

• 创建自定义迭代器类
• 实现__iter__和__next__方法
• 处理迭代结束条件
• 实用的自定义迭代器示例

重点知识点：

• 掌握自定义迭代器的实现步骤
• 理解迭代器状态管理
• 学会设计可重用的迭代器

运行方式：python3 02_custom_iterators.py

03_iter_next_functions.py

学习内容：iter()和next()内置函数的使用

• iter()函数的多种用法
• next()函数的参数和返回值
• 使用iter()创建迭代器
• 哨兵值的使用技巧

重点知识点：

• 掌握iter()函数的不同调用方式
• 理解next()函数的默认值参数
• 学会使用哨兵值控制迭代

运行方式：python3 03_iter_next_functions.py

04_stopiteration.py

学习内容：StopIteration异常的处理

• StopIteration异常的作用
• 异常处理在迭代中的应用
• 自定义异常处理逻辑
• 迭代器的优雅结束

重点知识点：

• 理解StopIteration异常的机制
• 掌握异常处理的最佳实践
• 学会设计健壮的迭代器

运行方式：python3 04_stopiteration.py

05_lazy_evaluation.py

学习内容：迭代器的惰性求值特性

• 惰性求值的概念和优势
• 内存效率的对比分析
• 惰性求值的实际应用
• 大数据处理的优化技巧

重点知识点：

• 理解惰性求值的工作原理
• 掌握内存优化的方法
• 学会处理大数据集

运行方式：python3 05_lazy_evaluation.py

06_itertools_module.py

学习内容：itertools模块的使用

• itertools模块的常用函数
• 无限迭代器的使用
• 组合和排列迭代器
• 实用的数据处理技巧

重点知识点：

• 掌握itertools的核心函数
• 理解无限迭代器的应用场景
• 学会高效的数据组合方法

运行方式：python3 06_itertools_module.py

07_iterator_vs_generator.py

学习内容：迭代器与生成器的对比

• 迭代器和生成器的区别
• 性能和内存使用对比
• 使用场景的选择
• 代码简洁性分析

重点知识点：

• 理解两种方式的优缺点
• 掌握选择标准
• 学会根据需求选择合适的方法

运行方式：python3 07_iterator_vs_generator.py

08_exercises.py

学习内容：综合练习和实战应用

• 迭代器的综合应用
• 实际问题的解决方案
• 性能优化实践
• 代码质量提升

重点知识点：

• 综合运用所学知识
• 解决实际编程问题
• 提高代码效率和质量

运行方式：python3 08_exercises.py

学习建议

1. 循序渐进：按照文件编号顺序学习，每个概念都建立在前面的基础上
2. 动手实践：运行每个示例代码，观察输出结果，理解执行过程
3. 对比分析：特别注意迭代器与其他数据结构的区别和优势
4. 性能测试：使用内存分析工具观察迭代器的内存效率
5. 实际应用：尝试在自己的项目中使用迭代器优化代码

使用方法

# 进入目录
cd 26-iterators

# 运行单个文件
python3 01_iterator_basics.py

# 或者运行所有示例
for file in *.py; do echo "Running $file"; python3 "$file"; echo; done

练习要点

1. 理解迭代器协议：掌握__iter__和__next__方法的实现
2. 自定义迭代器：能够根据需求设计和实现迭代器
3. 内存效率：理解惰性求值带来的内存优势
4. itertools应用：熟练使用itertools模块处理数据
5. 性能优化：学会选择合适的迭代方式优化程序性能
6. 异常处理：正确处理迭代过程中的异常情况
7. 实际应用：能够在实际项目中应用迭代器解决问题

学习路径

基础概念 → 自定义实现 → 内置函数 → 异常处理 → 性能优化 → 标准库 → 对比分析 → 综合应用
    ↓           ↓           ↓           ↓           ↓           ↓           ↓           ↓
01_basics → 02_custom → 03_functions → 04_exception → 05_lazy → 06_itertools → 07_compare → 08_exercises

通过系统学习这些内容，你将全面掌握Python迭代器的使用，能够编写更高效、更优雅的代码。