Python 迭代器迭代完后

迭代器迭代完后，再次调用next()方法会抛出StopIteration异常，表示迭代已经完成。此时如果还想再次迭代，需要重新创建一个迭代器对象并进行迭代。

例如，下面的代码演示了如何使用迭代器遍历一个列表，并在迭代完成后再次尝试迭代：

mylist = [1, 2, 3, 4, 5]
it = iter(mylist) # 创建迭代器对象
for i in it:
    print(i) # 输出1, 2, 3, 4, 5
try:
    next(it) # 再次调用next()方法会抛出StopIteration异常
except StopIteration:
    print("迭代完成")
    
it = iter(mylist) # 重新创建迭代器对象
for i in it:
    print(i) # 输出1, 2, 3, 4, 5

相关问题

python迭代器与生成器实际用途_python迭代器和生成器

Python迭代器和生成器是Python语言中非常重要的概念，它们可以帮助我们高效地处理大量数据，并且可以节约内存空间。以下是它们的实际用途：

1. 迭代器：Python中的迭代器是一个可以遍历数据集合的对象，比如列表、元组、字典、集合等。迭代器可以帮助我们在遍历过程中节约内存空间，因为它不会一次性加载整个数据集合。比如，我们可以使用迭代器来遍历一个非常大的文件，而不需要一次性将整个文件加载到内存中。

2. 生成器：Python中的生成器是一种特殊的迭代器，它可以动态生成数据集合。生成器可以帮助我们节约内存空间，因为它不需要一次性生成整个数据集合。比如，我们可以使用生成器来动态生成一个非常大的数列，而不需要将整个数列一次性生成出来。

总之，Python迭代器和生成器可以帮助我们高效地处理大量数据，并且可以节约内存空间。在实际开发中，我们可以使用它们来处理大型数据集合、文件、网络数据等。

Python 迭代器

Python中的迭代器是一种对象，它可以让我们遍历一个容器中的所有元素，而不需要知道容器的内部结构。迭代器可以被用于遍历列表、元组、字典、集合等容器类型。

迭代器的工作原理是通过实现两个方法：__iter__()和__next__()。__iter__()方法返回迭代器对象本身，而__next__()方法返回容器中的下一个元素。当容器中的所有元素都被遍历完毕后，__next__()方法会抛出StopIteration异常，表示迭代已经结束。

Python中的for循环就是通过迭代器来实现的。当我们使用for循环遍历一个容器时，Python会自动创建一个迭代器对象，并调用__next__()方法来获取容器中的下一个元素，直到容器中的所有元素都被遍历完毕。

除了使用for循环，我们还可以使用iter()函数来手动创建一个迭代器对象，并使用next()函数来获取容器中的下一个元素。这种方式可以让我们更加灵活地控制迭代的过程。

总之，迭代器是Python中非常重要的一个概念，它可以让我们更加方便地遍历容器中的元素，提高代码的可读性和可维护性。