Python-3.12.0文档解读-内置函数iter()详细说明+记忆策略+常用场景+巧妙用法+综合技巧

本文主要是介绍Python-3.12.0文档解读-内置函数iter()详细说明+记忆策略+常用场景+巧妙用法+综合技巧，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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Python内置函数

Python-3.12.0文档解读

详细说明

函数形式

参数说明

函数行为

使用场景

注意事项

结论

记忆策略

记忆函数名 iter() 通过其作用

记忆 iter() 函数的作用通过其名称

记忆方法应用实例

常用场景

使用场景一：遍历支持迭代协议的对象

使用场景二：遍历支持序列协议的对象

使用场景三：使用 sentinel 参数读取文件内容

使用场景四：自定义迭代结束条件

巧妙用法

使用技巧：自定义迭代结束条件

应用场景：监控系统状态

综合技巧

示例：读取固定大小的数据块

为何这种组合如此巧妙？

详细说明

iter() 是 Python 中的内置函数，用于创建迭代器对象。此函数有两种形式，根据是否提供第二个参数，其行为有所不同。以下是对 iter() 函数的详细说明：

函数形式

iter(object)
iter(object, sentinel)

参数说明

object: 必填参数，指定要转换为迭代器的对象。
sentinel: 可选参数，如果提供，object 必须是一个可调用对象（函数）。

函数行为

无 sentinel 参数：
- 如果 object 支持 iterable 协议（即具有 __iter__() 方法），则 iter() 返回一个迭代器对象，该对象可以用于遍历 object。
- 如果 object 不支持 iterable 协议但支持序列协议（即具有 __getitem__() 方法，且索引从 0 开始），则 iter() 返回一个迭代器对象，该对象通过调用 __getitem__() 方法进行遍历。
- 如果 object 不支持上述任一协议，将引发 TypeError。
有 sentinel 参数：

object 必须是一个可调用对象。创建的迭代器在每次调用其 __next__() 方法时，会无参数地调用 object。
如果 object 返回的值等于 sentinel，则迭代器引发 StopIteration，表示迭代结束。
否则，返回 object 调用的结果。

使用场景

读取文件块：在处理大文件时，可以使用 iter() 的第二种形式来读取固定大小的数据块，直到文件结束。

from functools import partial
with open('mydata.db', 'rb') as f:for block in iter(partial(f.read, 64), b''):process_block(block)

在这个例子中，iter() 创建了一个迭代器，每次调用 f.read(64) 直到返回空字节 b''，表示文件结束。

注意事项

使用 iter() 时，确保 object 支持所需的协议。如果不确定，可以检查对象是否具有 __iter__() 或 __getitem__() 方法。
当使用 sentinel 参数时，object 的返回值应与 sentinel 进行比较，以决定何时停止迭代。

结论

iter() 函数是 Python 中用于创建迭代器的关键工具。了解其两种形式及其使用场景对于进行高效的数据处理和迭代操作至关重要。在处理文件、大数据集或其他需要迭代操作的场景时，iter() 函数提供了一种灵活且强大的方法来管理数据流。

记忆策略

iter() 函数的名称来自英文单词 "iterator"（迭代器），这可以作为一个很好的记忆起点。根据函数名和其作用之间的联系，可以采用几种方法来加深记忆：

记忆函数名 iter() 通过其作用

连接词根：iter 这个词根在拉丁语中意味着 “repeat”（重复）或 “again”（再次）。当使用 iter() 函数时，实际上是在重复访问集合中的元素，或者反复调用一个函数直到满足结束条件。这种重复或再次进行的动作是迭代的本质，也是 iter() 名称的来源。
理解作用：iter() 函数根据是否有第二个参数，有两种不同的行为模式：

不带 sentinel 的形式，重复访问一个集合的元素，即遍历集合。
带 sentinel 的形式，反复调用一个可调用对象，直到其返回值等于 sentinel。

记忆 iter() 函数的作用通过其名称

从迭代到 iter：考虑到迭代（Iteration）是在数据集上重复取值的过程，iter 这个词就自然而然地与创建迭代器的动作联系起来。迭代器是进行迭代的工具，而 iter() 就是获取这个工具的方法。
从重复动作联想到功能：每当你看到 iter，想象一个过程在不断重复——不管是遍历一个容器中的所有元素，还是持续调用一个函数直到某个条件被满足。

记忆方法应用实例

构建块读取器：特别是当了解到 iter() 可以与文件操作结合使用，进行固定大小的数据块读取时，这个功能就与 iter（重复、迭代）的概念自然地联系起来了。想象一个过程在不断重复：读取数据块，直到文件结束。这个重复的动作与 iter() 的名称紧密相连。

通过将函数名与其行为的具体应用联系起来，记忆函数名和其作用之间的关联变得更加容易。每次使用或看到 iter() 时，都会强化这种联系，从而帮助记忆。

常用场景

使用场景一：遍历支持迭代协议的对象

在处理列表、元组等支持迭代协议的对象时，iter() 可以用来创建迭代器，以便逐个访问元素。

# 创建一个列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 使用 iter() 创建迭代器
iterator = iter(numbers)# 使用 next() 函数逐个访问元素
print(next(iterator))  # 输出: 1
print(next(iterator))  # 输出: 2
print(next(iterator))  # 输出: 3
print(next(iterator))  # 输出: 4
print(next(iterator))  # 输出: 5

使用场景二：遍历支持序列协议的对象

对于支持序列协议但不支持迭代协议的对象，iter() 可以用来创建迭代器。

# 创建一个自定义类，支持序列协议但不支持迭代协议
class MySequence:def __getitem__(self, index):if index > 5:raise IndexErrorreturn index * 2# 使用 iter() 创建迭代器
sequence = MySequence()
iterator = iter(sequence)# 使用 next() 函数逐个访问元素
print(next(iterator))  # 输出: 0
print(next(iterator))  # 输出: 2
print(next(iterator))  # 输出: 4
print(next(iterator))  # 输出: 6
print(next(iterator))  # 输出: 8
print(next(iterator))  # 输出: 10

使用场景三：使用 sentinel 参数读取文件内容

在处理文件时，可以使用 iter() 的第二种形式来读取固定大小的数据块，直到文件结束。

from functools import partial# 打开文件
with open('data.txt', 'r') as file:# 使用 iter() 创建迭代器，每次读取 100 字节iterator = iter(partial(file.read, 100), '')# 遍历迭代器，处理每个数据块for block in iterator:process_block(block)  # 假设有一个 process_block 函数处理数据块

使用场景四：自定义迭代结束条件

在某些情况下，可能需要自定义迭代结束的条件，这时可以使用 iter() 的第二种形式。

# 定义一个函数，返回一个随机数
def random_number():return random.randint(1, 100)# 使用 iter() 创建迭代器，直到返回值大于 90
iterator = iter(random_number, 91)# 遍历迭代器
for number in iterator:print(number)  # 输出随机数，直到返回值大于 90

通过这些详细的代码示例，可以看到 iter() 函数在不同场景下的应用，以及如何通过注释来解释每行代码的作用。这些示例不仅展示了 iter() 的功能，还提供了实际编程中如何有效使用该函数的指导。

巧妙用法

iter() 函数的巧妙使用往往涉及到其第二种形式，即带有 sentinel 参数的用法。这种用法在处理特定类型的数据流或实现自定义迭代逻辑时特别有用。以下是一个巧妙的使用技巧：

使用技巧：自定义迭代结束条件

在某些情况下，你可能需要一个迭代器，它会在满足特定条件时自动停止。这通常发生在处理数据流，如网络数据包、日志文件等，其中结束条件不是基于固定数量的迭代，而是基于某种特定的数据或事件。

import time# 假设有一个函数 generate_events()，它模拟生成事件，直到生成一个特殊事件
def generate_events():for i in range(100):event = f"Event {i}"if event == "Event 50":  # 当生成 "Event 50" 时停止return eventtime.sleep(0.1)  # 模拟事件生成的延迟yield event# 使用 iter() 创建迭代器，sentinel 是 "Event 50"
iterator = iter(generate_events, "Event 50")# 遍历迭代器，处理每个事件
for event in iterator:print(event)  # 输出每个事件，直到 "Event 50"

在这个例子中，iter() 的第二种形式被用来创建一个迭代器，它会持续调用 generate_events() 函数，直到该函数返回等于 sentinel 的值。这种方法非常灵活，因为它允许你根据任何自定义逻辑来决定何时停止迭代。

应用场景：监控系统状态

假设你正在开发一个监控系统，需要定期检查系统状态，直到检测到一个特定的状态（例如，系统负载过高）。你可以使用 iter() 函数来实现这个逻辑：

# 假设有一个函数 check_system_status()，它检查系统状态并返回状态信息
def check_system_status():for i in range(100):status = f"Status {i}"if status.startswith("Status 9"):  # 当检测到以 "Status 9" 开头的状态时停止return statustime.sleep(1)  # 模拟检查系统状态的延迟yield status# 使用 iter() 创建迭代器，sentinel 是 "Status 9"
iterator = iter(check_system_status, "Status 9")# 遍历迭代器，处理每个状态
for status in iterator:print(status)  # 输出每个状态，直到检测到特定的状态

这种使用 iter() 的方法非常巧妙，因为它允许以一种非常灵活和动态的方式控制迭代过程，这在处理不确定何时结束的数据流或事件序列时特别有用。

综合技巧

一个非常巧妙的用法是结合 iter() 函数和 functools.partial() 来读取固定大小的数据块，直到文件结束。这在处理大文件或进行文件数据流处理时特别有用，因为它允许以一种内存高效的方式进行操作。这种方法避免了一次性将整个文件加载到内存中，特别是对于大文件来说非常有用。

示例：读取固定大小的数据块

假设你有一个大型的日志文件或任何大型文件，你需要按固定大小的块进行处理，而不是一次性读取整个文件。你可以使用 open() 函数获得一个文件对象，然后用 functools.partial() 设置 read 方法每次调用时读取固定数量的字节，接着使用 iter() 与空字符串作为哨兵值来迭代直到文件末尾。

from functools import partial# 打开文件
with open('large_file.txt', 'rb') as file:# 创建一个 partial 对象，每次读取 1024 字节read_chunk = partial(file.read, 1024)# 使用 iter() 读取固定大小的数据块，直到文件末尾for chunk in iter(read_chunk, b''):# 处理每个数据块process_chunk(chunk)  # 假设这是你的自定义函数，用于处理数据块

这里 iter(read_chunk, b'') 创建了一个迭代器，该迭代器会持续调用 read_chunk 函数读取下一个数据块，直到返回值为 b''（空字节对象），这通常表示文件已经读取到末尾。partial(file.read, 1024) 确保了每次调用 file.read 方法时都只会读取 1024 字节。