什么是迭代？

迭代是Python中访问集合元素的一种方式，它允许我们逐个访问数据集合中的元素，而不需要知道集合的内部结构。

可迭代对象 vs 迭代器

迭代基础：使用for循环

Python中最常见的迭代方式是使用 for 循环：

# 遍历列表
fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

# 遍历字典
person = {"name": "张三", "age": 30, "city": "北京"}
for key, value in person.items():
    print(f"{key}: {value}")

# 遍历字符串
text = "Python"
for char in text:
    print(char)

手动迭代：iter()和next()

了解底层机制：手动控制迭代过程

# 创建可迭代对象
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 转换为迭代器
numbers_iter = iter(numbers)

# 手动获取元素
print(next(numbers_iter))  # 输出: 1
print(next(numbers_iter))  # 输出: 2
print(next(numbers_iter))  # 输出: 3

# 继续迭代剩余元素
for num in numbers_iter:
    print(num)  # 输出: 4, 5

# 尝试获取超出范围的元素会引发StopIteration异常
try:
    print(next(numbers_iter))
except StopIteration:
    print("迭代结束")

创建自定义迭代器

通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法创建自定义迭代器：

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

# 使用自定义迭代器
countdown = Countdown(5)
for num in countdown:
    print(num)  # 输出: 5, 4, 3, 2, 1

生成器：简化迭代器创建

生成器是一种更简单的创建迭代器的方法，使用 yield 关键字：

# 生成器函数
def fibonacci(limit):
    a, b = 0, 1
    while a < limit:
        yield a
        a, b = b, a + b

# 使用生成器
fib_gen = fibonacci(100)
for num in fib_gen:
    print(num, end=" ")  # 输出: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89

# 生成器表达式
squares = (x*x for x in range(10))
print("\n平方数:", list(squares))

迭代工具与技巧

fruits = ["苹果", "香蕉", "橙子"]
for i, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"{i}: {fruit}")

names = ["张三", "李四", "王五"]
ages = [25, 30, 28]
for name, age in zip(names, ages):
    print(f"{name}今年{age}岁")

import itertools
# 无限计数器
counter = itertools.count(start=10, step=2)
# 排列组合
perms = itertools.permutations("ABC", 2)

迭代最佳实践总结

• 优先使用for循环进行迭代
• 处理大文件时使用迭代器避免内存溢出
• 需要索引时使用enumerate()
• 并行迭代使用zip()
• 创建复杂迭代器时使用生成器
• 了解迭代器只能使用一次的特性
• 使用itertools处理复杂迭代逻辑
• 惰性求值可以提升性能