iter函数概述

Python的iter()函数用于创建迭代器对象，是Python迭代机制的核心。迭代器允许我们逐个访问集合中的元素，而不需要一次性加载整个数据集到内存中。

迭代器有两个基本方法：

• __iter__() - 返回迭代器对象本身
• __next__() - 返回容器中的下一个元素

iter函数基本语法

iter(object[, sentinel])

参数说明

• object：必需参数，要创建迭代器的可迭代对象
• sentinel：可选参数，如果提供了此参数，object必须是可调用对象

返回值

返回一个迭代器对象，可以通过next()函数访问其元素

基本用法示例

1. 从列表创建迭代器

# 创建列表
my_list = [10, 20, 30, 40]

# 创建迭代器
list_iter = iter(my_list)

# 访问元素
print(next(list_iter))  # 输出: 10
print(next(list_iter))  # 输出: 20
print(next(list_iter))  # 输出: 30

2. 从字符串创建迭代器

# 创建字符串
my_string = "Python"

# 创建迭代器
str_iter = iter(my_string)

# 逐个访问字符
print(next(str_iter))  # 输出: P
print(next(str_iter))  # 输出: y
print(next(str_iter))  # 输出: t

高级用法示例

1. 使用sentinel参数

当提供sentinel参数时，object必须是一个可调用对象（如函数），迭代器会不断调用该对象直到返回值等于sentinel

import random

# 生成随机数的函数
def random_number():
    return random.randint(1, 10)

# 创建迭代器，当返回值为5时停止
random_iter = iter(random_number, 5)

# 遍历迭代器
print("随机数序列(遇到5停止):")
for num in random_iter:
    print(num, end=' ')

# 示例输出: 3 8 2 9 7 4 6 1 10 3 2 9 4

2. 创建自定义迭代器

class CountDown:
    def __init__(self, start):
        self.current = start
        self.end = 0
    
    def __iter__(self):
        return self
    
    def __next__(self):
        if self.current > self.end:
            num = self.current
            self.current -= 1
            return num
        else:
            raise StopIteration

# 使用自定义迭代器
countdown_iter = iter(CountDown(5))
print("\n倒计时开始:")
for num in countdown_iter:
    print(num, end=' ')  # 输出: 5 4 3 2 1

3. 文件读取迭代器

# 使用iter和lambda创建文件读取迭代器
with open('example.txt', 'r') as file:
    # 逐行读取直到遇到空行
    for line in iter(lambda: file.readline().strip(), ''):
        print(line)

iter函数注意事项

• 迭代器是单向的，只能向前移动，不能后退或重置
• 当迭代器耗尽后，再次调用next()会引发StopIteration异常
• 在for循环中会自动处理StopIteration异常
• 使用sentinel参数时，确保可调用对象最终会返回sentinel值，否则会进入无限循环
• 迭代器比列表更节省内存，特别适合处理大型数据集

总结

Python的iter()函数是创建迭代器的核心工具，主要优势在于：

1. 提供了一种高效访问集合元素的方式
2. 大大节省内存资源，特别适合处理大型数据
3. 支持自定义迭代行为
4. 与sentinel参数结合可实现灵活的条件迭代

通过掌握iter函数，您可以编写更高效、更Pythonic的代码，充分利用Python迭代器的强大功能。