iteritem iteritems is deprecated

本文通过针对不同应用场景及其解决方案的方式，总结了Python中迭代器与生成器的一些相关知识，具体如下：

1.手动遍历迭代器
应用场景：想遍历一个可迭代对象中的所有元素，但是不想用for循环
解决方案：使用next()函数，并捕获StopIteration异常

def manual_iter():
    with open('/etc/passwd') as f:
        try:
            while True:
                line=next(f)
                if line is None:
                    break
                print(line,end='')
            except StopIteration:
                pass

#test case
items=[1,2,3]
it=iter(items)
next(it)
next(it)
next(it)

2.代理迭代
应用场景：想直接在一个包含有列表、元组或其他可迭代对象的容器对象上执行迭代操作
解决方案：定义一个iter()方法，将迭代操作代理到容器内部的对象上

示例：
class Node:
    def __init__(self,value):
        self._value=value
        self._children=[]
    def __repr__(self):
        return 'Node({!r})'.fromat(self._value)
    def add_child(self,node):
        self._children.append(node)
    def __iter__(self):
        #将迭代请求传递给内部的_children属性
        return iter(self._children)

#test case
if __name='__main__':
    root=Node(0)
    child1=Node(1)
    child2=Nide(2)
    root.add_child(child1)
    root.add_child(child2)
    for ch in root:
        print(ch)

3.反向迭代
应用场景：想要反向迭代一个序列
解决方案：使用内置的reversed()函数或者在自定义类上实现reversed()

示例1
a=[1,2,3,4]
for x in reversed(a):
    print(x) #4 3 2 1


f=open('somefile')
for line in reversed(list(f)):
    print(line,end='')
#test case
for rr in reversed(Countdown(30)):
    print(rr)

for rr in Countdown(30):
    print(rr)

示例2
class Countdown:
    def __init__(self,start):
        self.start=start
    #常规迭代
    def __iter__(self):
        n=self.start
        while n > 0:
            yield n
            n -= 1
    #反向迭代
    def __reversed__(self):
        n=1
        while n <= self.start:
            yield n
            n +=1

4.有选择的迭代
应用场景：想遍历一个可迭代对象，但是对它开始的某些元素并不感兴趣，想跳过
解决方案：使用itertools.dropwhile()

示例1
with open('/etc/passwd') as f:
    for line in f:
        print(line,end='')

示例2
from itertools import dropwhile
with open('/etc/passwd') as f:
    for line in dropwhile(lambda line:line.startwith('#'),f):
        print(line,end='')

5.同时迭代多个序列
应用场景：想同时迭代多个序列每次分别从一个序列中取一个元素
解决方案：使用zip()函数

6.不同集合上元素的迭代
应用场景：想在多个对象执行相同的操作，但是这些对象在不同的容器中
解决方案：使用itertool.chain()函数

7.展开嵌套的序列
应用场景：想将一个多层嵌套的序列展开成一个单层列表
解决方案：使用包含yield from语句的递归生成器

示例
from collections import Iterable
def flatten(items,ignore_types=(str,bytes)):
    for x in items:
        if isinstance(x,Iterable) and not isinstance(x,ignore_types):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

#test case
items=[1,2,[3,4,[5,6],7],8]
for x in flatten(items):
    print(x)

8.实现迭代器协议
应用场景：你想构建一个能支持迭代操作的自定义对象，并希望找到一个能实现迭代协议的简单方法。
解决方案：使用NodeTree类来表示树形数据结构，想实现一个以深度优先方式遍历树形节点的生成器。

#使用一个关联迭代器实现depth_first()
class NodeTree:
    def __init__(self,value):
        self._value=value
        self._children=[]
    def __repr__(self):
        return 'Node({!r})'.format(self._value)
    def add_child(self,node):
        self._children.append(node)
    def __iter__(self):
        return iter(self._children)
    def depth_first(self):
        return DepthFirstIterator(self)

class DepthFirstIterator(object):
    def __init__(self,start_node):
        self._node=start_node
        self._children_iter=None
        self._child_iter=None
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        #没有子节点则返回自身；并给子节点创建一个迭代器
        if self._children_iter is None:
            self._children_iter=iter(self._node)
            return self._node
        #处理子节点，返回其下一层
        elif self._child_iter:
            try:
                nextchild=next(self._child_iter)
                return nextchild
            except:
                self._child_iter=None
                return next(self)
        #调到下一个子节点并开始迭代
        else:
            self._child_iter=next(self._children_iter).depth_first()
            return next(self)

#用生成器代替上面的DepthFirstIterator
class NodeTree1:
    def __init__(self,value):
        self._value=value
        self._children=[]
    def __repr__(self):
        return 'Node({!r})'.format(self._value)
    def add_child(self,node):
        self._children.append(node)
    def __iter__(self):
        return iter(self._children)
    def depth_first(self):
        yield self
        for c in self:
            yield from c.depth_first()

#test case
if __name__=='__main__':
    root=NodeTree1(0)
    child1=NodeTree1(1)
    child2=NodeTree1(2)
    root.add_child(child1)
    root.add_child(child2)
    child1.add_child(NodeTree1(3))
    child2.add_child(NodeTree1(4))
    child2.add_child(NodeTree1(5))
    for ch in root.depth_first():
        print(ch)#Node(0)...Node(5)