迭代(iteration):在python中迭代通常是通过for…in…来实现的.而且只要是可迭代对象iterable,都能进行迭代.
迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从像素到核苷酸。如果数据不适合内存，我们需要惰性地获取项目——一次一个，并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的，因此您永远不需要手动编写它。
class是面向对象编程的一个非常重要的概念，python中也有class，并且支持面向对象编程的所有标准特性：继承，多态等。
来源：j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/779743 介绍 在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述，但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。 构造和初始化 每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法， __init__ 。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而，当调用 x = SomeCl
在前一篇提到过，python中魔法函数构成了数据结构自定义的协议。我们可以基于这个协议去定义自己的方法类去达到自己的目的，Python提供了两个魔法方法，分别是__iter__和__next__。又为了支持for...in...行为，牵扯进了__getitem__，这写函数是实现迭代协议的关键。
for 循环是我们在 Python 里非常常用的一个语法，但你有没有思考过 for 循环是怎样实现的？
我当初第一次学到迭代器和生成器的时候，并没有太在意，只是觉得这是一种新的获取数据的方法。对于获取数据的方法而言，我们会一种就足够了。但是在我后来Python的使用以及TensorFlow等学习使用当中，我发现很多地方都用到了迭代器和生成器，或者是直接使用，或者是借鉴了思路。今天就让我们仔细来看看，它们到底是怎么回事。
迭代器在 Python 2.2 版本中被加入, 它为类序列对象提供了一个类序列的接口。 Python 的迭代无缝地支持序列对象, 而且它还允许迭代非序列类型, 包括用户定义的对象。即迭代器可以迭代不是序列但表现出序列行为的对象, 例如字典的 key , 一个文件的行, 等等。迭代器有以下特性：
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目录[-] 介绍 在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__ ,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述，但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。 构造和初始化 每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法， __init__ 。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而，当调用 x = SomeClass() 的时候， __init__ 并不是第一个被调用的方法。实际上，还有
在 Python 开发中，我们经常听到有关「容器」、「迭代器」、「可迭代对象」、「生成器」的概念。
看到类似__slots__这种形如__xxx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中是有特殊用途的。
看到类似的__slots__这种形如__xx__的变量或者函数名就要注意，这些在Python中有特殊用途。
一，复习 ''' 1.函数的参数：实参与形参 形参：定义函数()中出现的参数 实参：调用函数()中出现的参数 形参拿到实参的值，如果整体赋值(自己改变存放值的地址)，实参不会改变，(可变类型)如果修改内部内容，实参会跟着变化 位置实参 - 只能对位置形参赋值 关键字实参 - 可以对所有(不包含可变长位置形参)形参赋值 位置形参 - 必须出现在最前，且必须传值 默认形参 - 出现在位置形参后*前，可以不用传参 可变长位置形参
本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例，以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器，内部支持了生成器协议，不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生，生成器函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中，yield语句变成了yield表达式，可以有一个值。在生成器中，每次调用next()方法，就会返回下一个值。生成器还支持send()方法，用于主动推送一个值。在Python 3.x中，send()方法被移除，可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法，用于关闭生成器，关闭后无法使用send()和next()方法，但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具，可以有效地节省内存和提高代码性能，特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器，包括旋转、组合、笛卡尔积等，可以用于简化复杂的循环和算法。总之，迭代器和生成器是Python中非常重要的概念，可以简化很多繁琐的编程任务，提高代码性能和可读性。
初学者在日常提升Python基本功的时候，可能会被Python的迭代器和生成器搞晕，之前在学习和使用时，本来for in 循环体和enumerate函数用的飞起，觉得自己已经彻底了解了Python的迭代特性，但接触了迭代器和生成器后，突然感觉懵逼，大概率会被可迭代、迭代器、生成器等概念搞的不知所向，本文就是结合日常项目应用，对Python的迭代概念进行系统性的全面解析，包括其底层实现原理，还有一些常见的应用，希望能帮助更多人，同时也算作给自己梳理思路。
以前学习python都是马马虎虎，导致很多特性只是知道完全不会用，现在将他们重新学习
迭代器是 Python 最强大的功能之一，可以想像如果有个几十 GB 的大文件，你需要编写程序处理其中的文本信息，如果一次性全部读入内存，估计机器会直接罢工了，但是借住可迭代对象，可以一次从硬盘读取一小块内容到内存，处理完后写回硬盘，不断迭代，从而节省内存，加快处理速度。
类中的概念比较多，初学者掌握面向对象、定义和使用类、单继承、类变量和实例变量即可。迭代器和生成器是Python中迭代利器，推荐掌握。
迭代器 迭代器是在python2.2中被加入的，它为类序列对象提供了一个类序列的接口。有了迭代器可以迭代一个不是序列的对象，因为他表现出了序列的行为。当在python中使用for循环迭代一个对象时，调用者几乎分辨不出他迭代的是一个迭代器对象还是一个序列对象，因为python让他（迭代器）像一个序列那样操作。 如何迭代 本质上说迭代器是个对象，但是这个对象有个特殊的方法next()(在python3中使用__next__()代替了next方法)。当使用for循环来遍历整个对象时候，就会自动调用此对象的__ne
迭代器的执行流程，以及说明可迭代对象不一定是迭代器，但迭代器一定是可迭代对象 实例1 from collections import Iterable, Iterator import time class Classmate(object): """可迭代的对象（必须存在__iter__）""" def __init__(self): self.names = list() def add(self, name): self.names.app
在遍历一个非常大的文件时如果一次性读取全部内容然后在进行输出可能会导致内存不够的想象，正确的方式应该是读取一条输出一条，这样可以极大的节约内容空间，那么如何实现对象的迭代？
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迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
可迭代对象：可迭代的对象，内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象，除了数字类型，所有数据类型都是可迭代对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
在上一篇文章Python进阶——如何正确使用魔法方法？（上）中，我们主要介绍了关于构造与初始化、类的表示、访问控制这几类的魔法方法，以及它们的使用场景。
git,svn两个都要说到，github，码云也要提及，面试官想要的就是版本管理工具，你只要选择一个你熟悉的，疯狂的说一通就可以了，最好说一下自己以前做过哪些开源的项目，放在上面，没有，就另当别论了。
for的关键字在于"迭代"和"遍历"。首先要有容器数据结构(如列表、字符串)存储一些元素供迭代、遍历，然后每次取下一个元素通过in来测试元素的存在性(从容器中取了元素为何还要测试？因为容器可能会在迭代过程中临时发生改变)，每次取一个，依次取下去，直到所有元素都被迭代完成，就完成了遍历操作。
列表是一种可以表示为元素集合的数据。一个简单的列表如下所示：[0, 1, 2, 3, 4, 5] 列表将所有可能类型的数据和数据组合作为其元素：
python中有几种特殊的对象，如可迭代对象、生成器、迭代器、装饰器等等，特别是生成器这些可以说是python中的门面担当，应用好这些特性的话，可以给我们的项目带来本质上的提升，装逼不说，这构筑的是代码护城河，祖传代码别人再也不敢动。熟悉特性的概念在和面试官交流的过程中也是挺吃香的不是吗？现在这么卷了，面试官也很少会问到迭代啊、递归啊什么的，反过来说，在社招面试被问到了这种看起来挺浅薄的问题，可能就是挂的节奏了:)嘿嘿，真的，毕竟面试是要有相对应的面试时间的，总要有水题来刷时间啊┑(￣Д ￣)┍
在Python编程中，迭代器（iterator）和可迭代对象（iterable）是两个经常被提及的概念。它们为我们在处理数据时提供了便利和灵活性。然而，对于初学者来说，这两个概念可能会导致一些困惑。本文旨在深入探讨迭代器和可迭代对象的概念，并结合实例和代码演示来帮助读者更好地理解和运用。
可迭代对象和迭代器是两种不同的数据类型，它们都在我们的编程中时常可以遇到。当然他们之间也有很大的关联，接下来就让我们把它们搞定。
在学习面向对象程序设计时，我们通常会学到存取方法，它们是名称类似于getHeight和setHeight的方法，用于获取和设置属性（这些属性可能是私有的）。如果访问给定的时必须采取特定的措施，那么像这样封装状态变量（属性）很重要。例如，请看下面的Rectangle类：
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中，有的名称会在前面和后面都加上两个下划线，这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__)，这种拼写表示名字有特殊含义，所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中，由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个，那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
迭代器是 Python 中非常重要的概念之一，它是一种对象，可以在代码中按顺序访问一组值。Python 中的大多数数据类型，如列表、元组、集合和字典都是可迭代的对象，这意味着它们可以使用 for 循环进行迭代。但是，在某些情况下，我们需要更精细的控制迭代过程，这就是迭代器的作用。
此前的文章中，我们介绍了 Python 面向对象编程及对象的继承和派生。 接下来的几篇文章，我们将详细介绍 Python 解释器提供的一系列特殊方法 -- 魔术方法。
该文章介绍了如何利用Python的yield关键字、生成器表达式、迭代器协议和自定义类实现一个简单的生成器。生成器是一种特殊的迭代器，它可以用来生成一系列值，并且可以在需要时动态生成值。生成器可以通过yield关键字来暂停和恢复其执行状态，这样可以避免重复生成值。生成器还可以通过生成器表达式来创建，它可以用来生成一个不可变的序列。
一，复习 ''' 函数的嵌套定义：在函数内部定义另一个函数 闭包：被嵌套的函数 -- 1.外层通过形参给内层函数传参 -- 2.验证执行 开放封闭原则: 功能可以拓展，但源代码与调用方式都不可以改变 装饰器：装饰器名就是外层函数 @outer @outer # fn = outer(fn) def fn(): pass ''' def wrap(func): def inner(*args, **kwagrs): # res = func(*args, **
实际上，“运算符重载”只是意味着在类方法中拦截内置的操作……当类的实例出现在内置操作中，Python自动调用你的方法，并且你的方法的返回值变成了相应操作的结果。以下是对重载的关键概念的复习：
原文: http://kissg.me/2016/04/09/python-generator-yield/ 引文 编程派前几天推送了一篇文章,叫“Python学习进阶路线(简版)”,生成器(gene
在Python中，魔术方法（magic methods）是指以双下划线开头和结尾的特殊方法。这些方法在类定义中被调用，用于实现特定的功能或行为。魔术方法也被称为特殊方法或双下方法。
本文主要介绍Python中的Iterable与Iterator，其中Iterable为可迭代对象，Iterator为迭代器对象。
Python迭代器是Python编程语言中非常常用的一种工具。它是访问容器（例如列表、元组等）中的元素的一种方式，可以逐个访问容器中的元素，而不必将整个容器存储在内存中。
在了解Python的数据结构时，容器(container)、可迭代对象(iterable)、迭代器(iterator)、生成器(generator)、列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起，难免让初学者一头雾水，我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚。
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