這篇文章帶給大家的內容是關於Python中迭代器與迭代器切片的詳細介紹，有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有幫助。
在前兩篇關於 Python 切片的文章中，我們學習了切片的基礎用法、進階用法、使用誤區，以及自訂物件如何實現切片用法（相關連結見文末）。本文是切片系列的第三篇，主要內容是迭代器切片。
迭代器是 Python 中獨特的一種高階特性，而切片也是一種高階特性，兩者結合，會產生什麼樣的結果呢？
首先，有幾個基本概念要澄清：迭代、可迭代物件、迭代器。
迭代 是一種遍歷容器類型物件（例如字串、列表、字典等等）的方式，例如，我們說迭代一個字串“abc”，指的就是從左往右依序地、逐一地取出它的全部字符的過程。 （PS：漢語中迭代一詞有循環反覆、層層遞進的意思，但Python 中此詞要理解成單向水平線性 的，如果你不熟悉它，我建議直接將其理解為遍歷。）
那麼，怎麼寫出迭代操作的指令呢？最通用的書寫語法就是 for 迴圈。
# for循环实现迭代过程 for char in "abc": print(char, end=" ") # 输出结果：a b c
for 迴圈可以實現迭代的過程，但是，並非所有物件都可以用於for 迴圈，例如，上例中若將字串「abc」換成任意整數數字，則會報錯： 'int' object is not iterable .
這句報錯中的單字“iterable”指的是“可迭代的”，即int 類型不是可迭代的。而字串（string）類型是可迭代的，同樣地，列表、元組、字典等類型，都是可迭代的。
那要怎麼判斷一個物件是否可迭代呢？為什麼它們是可迭代的呢？怎麼讓一個物件可迭代呢？
要使一個物件可迭代，就要實現可迭代協議，即需要實現__iter__() 魔術方法，換言之，只要實現了這個魔術方法的對像都是可迭代對象。
那要怎麼判斷一個物件是否實作了這個方法呢？除了上述的for 循環外，我知道還有四種方法：
# 方法1：dir()查看__iter__
dir(2) # 没有，略
dir("abc") # 有，略
# 方法2：isinstance()判断
import collections
isinstance(2, collections.Iterable) # False
isinstance("abc", collections.Iterable) # True
# 方法3：hasattr()判断
hasattr(2,"__iter__") # False
hasattr("abc","__iter__") # True
# 方法4：用iter()查看是否报错
iter(2) # 报错：'int' object is not iterable
iter("abc") # <str_iterator>
### PS：判断是否可迭代，还可以查看是否实现__getitem__，为方便描述，本文从略。</str_iterator>這幾種方法中最值得一提的是iter() 方法，它是Python 的內建方法，其作用是將可迭代物件變成迭代器 。這句話可以解析出兩層意思：（1）可迭代物件跟迭代器是兩種東西；（2）可迭代物件能變成迭代器。
實際上，迭代器必然是可迭代對象，但可迭代對像不一定是迭代器。兩者有多大的差別呢？
如上圖藍圈所示，普通可迭代物件與迭代器的最關鍵區別可概括為：一同兩不同，所謂「一同”，即兩者都是可迭代的（__iter__），所謂“兩不同”，即可迭代對像在轉化為迭代器後，它會丟失一些屬性（__getitem__），同時也增加一些屬性（__next__）。
先來看看增加的屬性__next__ ， 它是迭代器之所以是迭代器的關鍵，事實上，我們正是把同時實作了__iter__ 方法和__next__ 方法的物件定義為迭代器的。
有了多出來的這個屬性，可迭代物件不需要藉助外部的 for 迴圈語法，就能實現自我的迭代/遍歷過程。我發明了兩個概念來描述這兩種遍歷過程（PS：為了易理解，這裡稱遍歷，實際上也可稱為迭代）：它遍歷指的是透過外部語法而實現的遍歷，自遍歷指的是透過自身方法實現的遍歷。
借助這兩個概念，我們說，可迭代對象就是能被「它遍歷」的對象，而迭代器是在此基礎上，還能做到「自遍歷」的對象。
ob1 = "abc"
ob2 = iter("abc")
ob3 = iter("abc")
# ob1它遍历
for i in ob1:
print(i, end = " ") # a b c
for i in ob1:
print(i, end = " ") # a b c
# ob1自遍历
ob1.__next__() # 报错： 'str' object has no attribute '__next__'
# ob2它遍历
for i in ob2:
print(i, end = " ") # a b c
for i in ob2:
print(i, end = " ") # 无输出
# ob2自遍历
ob2.__next__() # 报错：StopIteration
# ob3自遍历
ob3.__next__() # a
ob3.__next__() # b
ob3.__next__() # c
ob3.__next__() # 报错：StopIteration透過上述例子可看出，迭代器的優點在於支援自遍歷，同時，它的特點是單向非循環的，一旦完成遍歷，再次呼叫就會報錯。
對此，我想到一個比方：普通可迭代物件就像是子彈匣，它遍歷就是取出子彈，在完成操作後又裝回去，所以可以反覆遍歷（即多次調用for循環，返回相同結果）；而迭代器就像是裝載了子彈匣且不可拆卸的槍，進行它遍歷或者自遍歷都是發射子彈，這是消耗性的遍歷，是無法復用的（即遍歷會有盡頭）。
寫了這麼多，稍微小結一下：迭代是一種遍歷元素的方式，按照實現方式劃分，有外部迭代與內部迭代兩種，支持外部迭代（它遍歷）的對象就是可迭代對象，同時也支援內部迭代（自遍歷）的對象就是迭代器；依照消費方式劃分，可分為複用型迭代與一次性迭代，普通可迭代對像是複用型的，而迭代器是一次性的。
前面提到了“一同两不同”，最后的不同是，普通可迭代对象在转化成迭代器的过程中会丢失一些属性，其中关键的属性是 __getitem__ 。在《Python进阶：自定义对象实现切片功能》中，我曾介绍了这个魔术方法，并用它实现了自定义对象的切片特性。
那么问题来了：为什么迭代器不继承这个属性呢？
首先，迭代器使用的是消耗型的遍历，这意味着它充满不确定性，即其长度与索引键值对是动态衰减的，所以很难 get 到它的 item ，也就不再需要 __getitem__ 属性了。其次，若强行给迭代器加上这个属性，这并不合理，正所谓强扭的瓜不甜......
由此，新的问题来了：既然会丢失这么重要的属性（还包括其它未标识的属性），为什么还要使用迭代器呢？
这个问题的答案在于，迭代器拥有不可替代的强大的有用的功能，使得 Python 要如此设计它。限于篇幅，此处不再展开，后续我会专门填坑此话题。
还没完，死缠烂打的问题来了：能否令迭代器拥有这个属性呢，即令迭代器继续支持切片呢？
hi = "欢迎关注公众号：Python猫" it = iter(hi) # 普通切片 hi[-7:] # Python猫 # 反例：迭代器切片 it[-7:] # 报错：'str_iterator' object is not subscriptable
迭代器因为缺少__getitem__ ，因此不能使用普通的切片语法。想要实现切片，无非两种思路：一是自己造轮子，写实现的逻辑；二是找到封装好的轮子。
Python 的 itertools 模块就是我们要找的轮子，用它提供的方法可轻松实现迭代器切片。
import itertools
# 例1：简易迭代器
s = iter("123456789")
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
print(x, end = " ") # 输出：3 4 5 6
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
print(x, end = " ") # 输出：9
# 例2：斐波那契数列迭代器
class Fib():
def __init__(self):
self.a, self.b = 1, 1
def __iter__(self):
while True:
yield self.a
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
f = iter(Fib())
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
print(x, end = " ") # 输出：2 3 5 8
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
print(x, end = " ") # 输出：34 55 89 144itertools 模块的 islice() 方法将迭代器与切片完美结合，终于回答了前面的问题。然而，迭代器切片跟普通切片相比，前者有很多局限性。首先，这个方法不是“纯函数”（纯函数需遵守“相同输入得到相同输出”的原则，之前在《来自Kenneth Reitz大神的建议：避免不必要的面向对象编程》提到过）；其次，它只支持正向切片，且不支持负数索引，这都是由迭代器的损耗性所决定的。
那么，我不禁要问：itertools 模块的切片方法用了什么实现逻辑呢？下方是官网提供的源码：
def islice(iterable, *args):
# islice('ABCDEFG', 2) --> A B
# islice('ABCDEFG', 2, 4) --> C D
# islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
# islice('ABCDEFG', 0, None, 2) --> A C E G
s = slice(*args)
# 索引区间是[0,sys.maxsize]，默认步长是1
start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize, s.step or 1
it = iter(range(start, stop, step))
try:
nexti = next(it)
except StopIteration:
# Consume *iterable* up to the *start* position.
for i, element in zip(range(start), iterable):
pass
return
try:
for i, element in enumerate(iterable):
if i == nexti:
yield element
nexti = next(it)
except StopIteration:
# Consume to *stop*.
for i, element in zip(range(i + 1, stop), iterable):
passislice() 方法的索引方向是受限的，但它也提供了一种可能性：即允许你对一个无穷的（在系统支持范围内）迭代器进行切片的能力。这是迭代器切片最具想象力的用途场景。
除此之外，迭代器切片还有一个很实在的应用场景：读取文件对象中给定行数范围的数据。
在《给Python学习者的文件读写指南（含基础与进阶，建议收藏）》里，我介绍了从文件中读取内容的几种方法：readline() 比较鸡肋，不咋用；read() 适合读取内容较少的情况，或者是需要一次性处理全部内容的情况；而 readlines() 用的较多，比较灵活，每次迭代读取内容，既减少内存压力，又方便逐行对数据处理。
虽然 readlines() 有迭代读取的优势，但它是从头到尾逐行读取，若文件有几千行，而我们只想要读取少数特定行（例如第1000-1009行），那它还是效率太低了。考虑到文件对象天然就是迭代器 ，我们可以使用迭代器切片先行截取，然后再处理，如此效率将大大地提升。
# test.txt 文件内容
'''
猫
Python猫
python is a cat.
this is the end.
'''
from itertools import islice
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
print(hasattr(f, "__next__")) # 判断是否迭代器
content = islice(f, 2, 4)
for line in content:
print(line.strip())
### 输出结果：
True
python is a cat.
this is the end.以上是Python中迭代器與迭代器切片的詳細介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
