python中迭代器的特性

Python中迭代器具有以下特性：

1. 迭代器是一种对象，实现了迭代器接口（Iterator Interface），即包含`__iter__()`和`__next__()`方法。其中，`__iter__()`方法返回迭代器对象本身，`__next__()`方法返回容器中的下一个元素。

2. 迭代器可以用于遍历容器中的元素，通过`for`循环或`list()`等内置函数进行遍历。容器必须实现`__iter__()`方法来返回迭代器对象。

3. 迭代器是惰性的，即只在需要时才生成下一个元素，节省了内存空间。每次调用`__next__()`方法时，迭代器会返回容器中的下一个元素，直到遍历完所有元素，抛出`StopIteration`异常。

4. 迭代器可以在迭代过程中动态修改容器的内容，因为它是实时生成元素的。但是，对于已经遍历过的元素，不能再次访问，需要重新创建迭代器。

5. 迭代器可以作为函数的返回值，实现惰性计算的效果。通过生成器函数或使用`yield`关键字，可以方便地创建迭代器。

6. 迭代器可以通过判断一个类是否实现了`collections.abc.Iterable`抽象基类来确定该类是否支持迭代器功能。

总结来说，迭代器是一种用于遍历容器元素的对象，具有惰性生成、动态修改和作为函数返回值等特性，可以方便地实现迭代功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python语言特性：迭代器](https://blog.csdn.net/u014291956/article/details/87546697)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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