Python高级特性：迭代器切片的应用

在前两篇关于 Python 切片的文章中，我们学习了切片的基础用法、高级用法、使用误区，以及自定义对象如何实现切片用法（相关链接见文末）。本文是切片系列的第三篇，主要内容是迭代器切片。

迭代器是 Python 中独特的一种高级特性，而切片也是一种高级特性，两者相结合，会产生什么样的结果呢？

1、迭代与迭代器

首先，有几个基本概念要澄清：迭代、可迭代对象、迭代器。

迭代 是一种遍历容器类型对象（例如字符串、列表、字典等等）的方式，例如，我们说迭代一个字符串“abc”，指的就是从左往右依次地、逐个地取出它的全部字符的过程。（PS：汉语中迭代一词有循环反复、层层递进的意思，但 Python 中此词要理解成单向水平线性 的，如果你不熟悉它，我建议直接将其理解为遍历。）

那么，怎么写出迭代操作的指令呢？最通用的书写语法就是 for 循环。

# for循环实现迭代过程
for char in "abc":
    print(char, end=" ")
# 输出结果：a b c

for 循环可以实现迭代的过程，但是，并非所有对象都可以用于 for 循环，例如，上例中若将字符串“abc”换成任意整型数字，则会报错： 'int' object is not iterable .

这句报错中的单词“iterable”指的是“可迭代的”，即 int 类型不是可迭代的。而字符串（string）类型是可迭代的，同样地，列表、元组、字典等类型，都是可迭代的。

那怎么判断一个对象是否可迭代呢？为什么它们是可迭代的呢？怎么让一个对象可迭代呢？

要使一个对象可迭代，就要实现可迭代协议，即要实现__iter__()魔术方法，换言之，只要实现了这个魔术方法的对象都是可迭代对象。

那怎么判断一个对象是否实现了这个方法呢？除了上述的for循环外，我知道四种方法：

# 方法1：dir()查看__iter__
dir(2)     # 没有，略
dir("abc") # 有，略

# 方法2：isinstance()判断
import collections
isinstance(2, collections.Iterable)     # False
isinstance("abc", collections.Iterable) # True

# 方法3：hasattr()判断
hasattr(2,"__iter__")     # False
hasattr("abc","__iter__") # True

# 方法4：用iter()查看是否报错
iter(2)     # 报错：'int' object is not iterable
iter("abc") # 

### PS：判断是否可迭代，还可以查看是否实现__getitem__，为方便描述，本文从略。

这几种方法中最值得一提的是 iter() 方法，它是 Python 的内置方法，其作用是将可迭代对象变成迭代器 。

这句话可以解析出两层意思：
（1）可迭代对象跟迭代器是两种东西；
（2）可迭代对象能变成迭代器。

实际上，迭代器必然是可迭代对象，但可迭代对象不一定是迭代器。两者有多大的区别呢？

 

 

如上图蓝圈所示，普通可迭代对象与迭代器的最关键区别可概括为：一同两不同 ，所谓“一同”，即两者都是可迭代的（__iter__），所谓“两不同”，即可迭代对象在转化为迭代器后，它会丢失一些属性（__getitem__），同时也增加一些属性（__next__）。

首先看看增加的属性 __next__ ， 它是迭代器之所以是迭代器的关键，事实上，我们正是把同时实现了 __iter__ 方法 和 __next__ 方法的对象定义为迭代器的。

有了多出来的这个属性，可迭代对象不需要借助外部的 for 循环语法，就能实现自我的迭代/遍历过程。我发明了两个概念来描述这两种遍历过程（PS：为了易理解，这里称遍历，实际也可称为迭代）：它遍历 指的是通过外部语法而实现的遍历，自遍历 指的是通过自身方法实现的遍历。

借助这两个概念，我们说，可迭代对象就是能被“它遍历”的对象，而迭代器是在此基础上，还能做到“自遍历”的对象。

ob1 = "abc"
ob2 = iter("abc")
ob3 = iter("abc")

# ob1它遍历
for i in ob1:
    print(i, end = " ")   # a b c
for i in ob1:
    print(i, end = " ")   # a b c
# ob1自遍历
ob1.__next__()  # 报错： 'str' object has no attribute '__next__'

# ob2它遍历
for i in ob2:
    print(i, end = " ")   # a b c    
for i in ob2:
    print(i, end = " ")   # 无输出
# ob2自遍历
ob2.__next__()  # 报错：StopIteration

# ob3自遍历
ob3.__next__()  # a
ob3.__next__()  # b
ob3.__next__()  # c
ob3.__next__()  # 报错：StopIteration

通过上述例子可看出，迭代器的优势在于支持自遍历，同时，它的特点是单向非循环的，一旦完成遍历，再次调用就会报错。

对此，我想到一个比方：普通可迭代对象就像是子弹匣，它遍历就是取出子弹，在完成操作后又装回去，所以可以反复遍历（即多次调用for循环，返回相同结果）；而迭代器就像是装载了子弹匣且不可拆卸的枪，进行它遍历或者自遍历都是发射子弹，这是消耗性的遍历，是无法复用的（即遍历会有尽头）。

写了这么多，稍微小结一下：迭代是一种遍历元素的方式，按照实现方式划分，有外部迭代与内部迭代两种，支持外部迭代（它遍历）的对象就是可迭代对象，而同时还支持内部迭代（自遍历）的对象就是迭代器；按照消费方式划分，可分为复用型迭代与一次性迭代，普通可迭代对象是复用型的，而迭代器是一次性的。

2、迭代器切片

前面提到了“一同两不同”，最后的不同是，普通可迭代对象在转化成迭代器的过程中会丢失一些属性，其中关键的属性是 __getitem__ 。在《Python进阶：自定义对象实现切片功能》中，我曾介绍了这个魔术方法，并用它实现了自定义对象的切片特性。

那么问题来了：为啥迭代器不继承这个属性呢？

首先，迭代器使用的是消耗型的遍历，这意味着它充满不确定性，即其长度与索引键值对是动态衰减的，所以很难 get 到它的 item ，也就不再需要 __getitem__ 属性了。其次，若强行给迭代器加上这个属性，这并不合理，正所谓强扭的瓜不甜……

由此，新的问题来了：既然会丢失这么重要的属性（还包括其它未标识的属性），为什么还要使用迭代器呢？

这个问题的答案在于，迭代器拥有不可替代的强大的有用的功能，使得 Python 要如此设计它。限于篇幅，此处不再展开，后续我会专门填坑此话题。

还没完，死缠烂打的问题来了：能否令迭代器拥有这个属性呢，即令迭代器继续支持切片呢？

hi = "欢迎关注公众号：Python猫"
it = iter(hi)

# 普通切片
hi[-7:] # Python猫

# 反例：迭代器切片
it[-7:] # 报错：'str_iterator' object is not subscriptable

迭代器因为缺少__getitem__ ，因此不能使用普通的切片语法。想要实现切片，无非两种思路：一是自己造轮子，写实现的逻辑；二是找到封装好的轮子。

Python 的 itertools 模块就是我们要找的轮子，用它提供的方法可轻松实现迭代器切片。

import itertools

# 例1：简易迭代器
s = iter("123456789")
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
    print(x, end = " ")   # 输出：3 4 5 6
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
    print(x, end = " ")   # 输出：9

# 例2：斐波那契数列迭代器
class Fib():
    def __init__(self):
        self.a, self.b = 1, 1

    def __iter__(self):
        while True:
            yield self.a
            self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
f = iter(Fib())
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
    print(x, end = " ")  # 输出：2 3 5 8
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
    print(x, end = " ")  # 输出：34 55 89 14

itertools 模块的 islice() 方法将迭代器与切片完美结合，终于回答了前面的问题。然而，迭代器切片跟普通切片相比，前者有很多局限性。首先，这个方法不是“纯函数”（纯函数需遵守“相同输入得到相同输出”的原则，之前在《来自Kenneth Reitz大神的建议：避免不必要的面向对象编程》提到过）；其次，它只支持正向切片，且不支持负数索引，这都是由迭代器的损耗性所决定的。

那么，我不禁要问：itertools 模块的切片方法用了什么实现逻辑呢？

下方是官网提供的源码：

def islice(iterable, *args):
    # islice('ABCDEFG', 2) --> A B
    # islice('ABCDEFG', 2, 4) --> C D
    # islice('ABCDEFG', 2, None) --> C D E F G
    # islice('ABCDEFG', 0, None, 2) --> A C E G
    s = slice(*args)
    # 索引区间是[0,sys.maxsize]，默认步长是1
    start, stop, step = s.start or 0, s.stop or sys.maxsize, s.step or 1
    it = iter(range(start, stop, step))
    try:
        nexti = next(it)
    except StopIteration:
        # Consume *iterable* up to the *start* position.
        for i, element in zip(range(start), iterable):
            pass
        return
    try:
        for i, element in enumerate(iterable):
            if i == nexti:
                yield element
                nexti = next(it)
    except StopIteration:
        # Consume to *stop*.
        for i, element in zip(range(i + 1, stop), iterable):
            pass

islice() 方法的索引方向是受限的，但它也提供了一种可能性：即允许你对一个无穷的（在系统支持范围内）迭代器进行切片的能力。这是迭代器切片最具想象力的用途场景。

除此之外，迭代器切片还有一个很实在的应用场景：读取文件对象中给定行数范围的数据。

在《给Python学习者的文件读写指南（含基础与进阶，建议收藏）》里，我介绍了从文件中读取内容的几种方法：readline() 比较鸡肋，不咋用；read() 适合读取内容较少的情况，或者是需要一次性处理全部内容的情况；而 readlines() 用的较多，每次迭代读取内容，既减少内存压力，又方便逐行对数据处理。

虽然 readlines() 有迭代读取的优势，但它是从头到尾逐行读取，若文件有几千行，而我们只想要读取少数特定行（例如第1000-1009行），那它还是效率太低了。考虑到文件对象天然就是迭代器 ，我们可以使用迭代器切片先行截取，然后再处理，如此效率将大大地提升。

# test.txt 文件内容
'''
猫
Python猫
python is a cat.
this is the end.
'''

from itertools import islice
with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    print(hasattr(f, "__next__"))  # 判断是否迭代器
    content = islice(f, 2, 4)
    for line in content:
        print(line.strip())
### 输出结果：
True
python is a cat.
this is the end.

3、小结

好啦，今天的学习就到这，小结一下：迭代器是一种特殊的可迭代对象，可用于它遍历与自遍历，但遍历过程是损耗型的，不具备循环复用性，因此，迭代器本身不支持切片操作；通过借助 itertools 模块，我们能实现迭代器切片，将两者的优势相结合，其主要用途在于截取大型迭代器（如无限数列、超大文件等等）的片段，实现精准的处理，从而大大地提升性能与效率。

编辑：hfy