python 字典item与iteritems的区别详解

综述迭代器

对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值）。但对于无法随机访问的数据结构（比如set）而言，迭代器是唯一的访问元素的方式。

另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等。

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口，只要定义了iter()方法对象，就可以使用迭代器访问。

例如：

List = [1,2,3]
L = List.__iter__()
>>> L.next()
1
>>> L.next()
2
>>> L.next()
3

为什么使用迭代器

for i in range(1000): pass
for i in xrange(1000): pass

前一个返回1000个元素的列表，而后一个在每次迭代中返回一个元素，因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题

class Fab(object): 
 def __init__(self, max): 
 self.max = max
 self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1

 def __iter__(self): 
 return self

 def next(self): 
 if self.n < self.max: 
  r = self.b 
  self.a, self.b = self.b, self.a + self.b 
  self.n = self.n + 1
  return r 
 raise StopIteration()

Fab 类通过 next() 不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数　

示例代码2

def fab(max):
 n, a, b = 0, 0, 1
 while n < max:
 yield b
 a, b = b, a + b
 n = n = 1

简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 fab(5) 不会执行 fab 函数，而是返回一个 iterable 对象！

在 for 循环执行时，每次循环都会执行 fab 函数内部的代码，执行到 yield b 时，fab 函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到 yield。

看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次，每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

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