迭代器模式

当扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式（Iterator pattern）。C/C++这种语言并没有在语法层面直接实现迭代器模式，需要手动实现。python直接内置了迭代器模式。
python2.3中正式引入yield关键字，该关键字用来构建生成器（generator），其作用和迭代器一样。
所有生成器都是迭代器，因为生成器完全实现了迭代器接口。
迭代器用于从集合中取出元素；而生成器用于“凭空”生成元素。
不过在python中，大多数时候把迭代器和生成器视为同一个概念。在python3中，现在range()函数返回的是类似生成器的对象，而不在是列表。

可迭代对象

python中的序列对象（包括字符串，元组，列表，字典，集合）都是可以迭代的。这是因为内置的iter函数。
内置的 iter 函数有以下作用。
(1) 检查对象是否实现了 __iter__ 方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。
(2) 如果没有实现 __iter__ 方法，但是实现了 __getitem__ 方法，Python 会创建一个迭代器，尝试按顺序（从索引 0 开始）获取元素。
(3) 如果尝试失败，Python 抛出 TypeError 异常，通常会提示“C object is not iterable”（C对象不可迭代），其中 C 是目标对象所属的类。

__getitem__方法可能之后会被弃用，python3.8.2该方法存在。

>>> L = [1,2,3]
>>> I = iter(L)     # 获取迭代器对象
>>> next(I)         # next方法进行迭代
1
>>> next(I)
2
>>> next(I)
3
>>> next(I)         # 抛出StopIteration异常
Traceback (most recent call last)   :
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

L = [1, 2, 3]
for i in L:
    print(i)

1
2
3

L = [1, 2, 3]
I = iter(L)
while True:
    try:
        print(next(I))
    except StopIteration:
        del I
        break

1
2
3