2018-12-31 更新聲明：切片系列文章本是分三篇寫成，現已合併成一篇。合併後，修正了一些嚴重的錯誤（如自定義序列切片的部分），還對行文結構與章節銜接做了大量改動。原系列的單篇就不刪除了，畢竟也是有單獨成篇的作用。特此聲明，請閱讀改進版—— Python進階：全面解讀高級特性之切片！https: ...
2018-12-31 更新聲明：切片系列文章本是分三篇寫成，現已合併成一篇。合併後，修正了一些嚴重的錯誤（如自定義序列切片的部分），還對行文結構與章節銜接做了大量改動。原系列的單篇就不刪除了，畢竟也是有單獨成篇的作用。特此聲明，請閱讀改進版—— Python進階：全面解讀高級特性之切片！https://mp.weixin.qq.com/s/IRAjR-KHZBPEEkdiofseGQ
在前兩篇關於 Python 切片的文章中，我們學習了切片的基礎用法、高級用法、使用誤區，以及自定義對象如何實現切片用法（相關鏈接見文末）。本文是切片系列的第三篇，主要內容是迭代器切片。
迭代器是 Python 中獨特的一種高級特性，而切片也是一種高級特性，兩者相結合，會產生什麼樣的結果呢？
1、迭代與迭代器
首先，有幾個基本概念要澄清：迭代、可迭代對象、迭代器。
迭代 是一種遍歷容器類型對象（例如字元串、列表、字典等等）的方式，例如，我們說迭代一個字元串“abc”，指的就是從左往右依次地、逐個地取出它的全部字元的過程。（PS：漢語中迭代一詞有迴圈反覆、層層遞進的意思，但 Python 中此詞要理解成單向水平線性 的，如果你不熟悉它，我建議直接將其理解為遍歷。）
那麼，怎麼寫出迭代操作的指令呢？最通用的書寫語法就是 for 迴圈。
# for迴圈實現迭代過程
for char in "abc":
print(char, end=" ")
# 輸出結果：a b c
for 迴圈可以實現迭代的過程，但是，並非所有對象都可以用於 for 迴圈，例如，上例中若將字元串“abc”換成任意整型數字，則會報錯： 'int' object is not iterable .
這句報錯中的單詞“iterable”指的是“可迭代的”，即 int 類型不是可迭代的。而字元串（string）類型是可迭代的，同樣地，列表、元組、字典等類型，都是可迭代的。
那怎麼判斷一個對象是否可迭代呢？為什麼它們是可迭代的呢？怎麼讓一個對象可迭代呢？
要使一個對象可迭代，就要實現可迭代協議，即需要實現__iter__() 魔術方法，換言之，只要實現了這個魔術方法的對象都是可迭代對象。
那怎麼判斷一個對象是否實現了這個方法呢？除了上述的 for 迴圈外，我知道還有四種方法：
# 方法1：dir()查看__iter__
dir(2) # 沒有，略
dir("abc") # 有，略
# 方法2：isinstance()判斷
import collections
isinstance(2, collections.Iterable) # False
isinstance("abc", collections.Iterable) # True
# 方法3：hasattr()判斷
hasattr(2,"__iter__") # False
hasattr("abc","__iter__") # True
# 方法4：用iter()查看是否報錯
iter(2) # 報錯：'int' object is not iterable
iter("abc") # <str_iterator at 0x1e2396d8f28>
### PS：判斷是否可迭代，還可以查看是否實現__getitem__，為方便描述，本文從略。
這幾種方法中最值得一提的是 iter() 方法，它是 Python 的內置方法，其作用是將可迭代對象變成迭代器 。這句話可以解析出兩層意思：（1）可迭代對象跟迭代器是兩種東西；（2）可迭代對象能變成迭代器。
實際上，迭代器必然是可迭代對象，但可迭代對象不一定是迭代器。兩者有多大的區別呢？
如上圖藍圈所示，普通可迭代對象與迭代器的最關鍵區別可概括為：一同兩不同 ，所謂“一同”，即兩者都是可迭代的（__iter__），所謂“兩不同”，即可迭代對象在轉化為迭代器後，它會丟失一些屬性（__getitem__），同時也增加一些屬性（__next__）。
首先看看增加的屬性 __next__ ， 它是迭代器之所以是迭代器的關鍵，事實上，我們正是把同時實現了 __iter__ 方法 和 __next__ 方法的對象定義為迭代器的。
有了多出來的這個屬性，可迭代對象不需要藉助外部的 for 迴圈語法，就能實現自我的迭代/遍歷過程。我發明瞭兩個概念來描述這兩種遍歷過程（PS：為了易理解，這裡稱遍歷，實際也可稱為迭代）：它遍歷 指的是通過外部語法而實現的遍歷，自遍歷 指的是通過自身方法實現的遍歷。
藉助這兩個概念，我們說，可迭代對象就是能被“它遍歷”的對象，而迭代器是在此基礎上，還能做到“自遍歷”的對象。
ob1 = "abc"
ob2 = iter("abc")
ob3 = iter("abc")
# ob1它遍歷
for i in ob1:
print(i, end = " ") # a b c
for i in ob1:
print(i, end = " ") # a b c
# ob1自遍歷
ob1.__next__() # 報錯： 'str' object has no attribute '__next__'
# ob2它遍歷
for i in ob2:
print(i, end = " ") # a b c
for i in ob2:
print(i, end = " ") # 無輸出
# ob2自遍歷
ob2.__next__() # 報錯：StopIteration
# ob3自遍歷
ob3.__next__() # a
ob3.__next__() # b
ob3.__next__() # c
ob3.__next__() # 報錯：StopIteration
通過上述例子可看出，迭代器的優勢在於支持自遍歷，同時，它的特點是單向非迴圈的，一旦完成遍歷，再次調用就會報錯。
對此，我想到一個比方：普通可迭代對象就像是子彈匣，它遍歷就是取出子彈，在完成操作後又裝回去，所以可以反覆遍歷（即多次調用for迴圈，返回相同結果）；而迭代器就像是裝載了子彈匣且不可拆卸的槍，進行它遍歷或者自遍歷都是發射子彈，這是消耗性的遍歷，是無法復用的（即遍歷會有盡頭）。
寫了這麼多，稍微小結一下：迭代是一種遍歷元素的方式，按照實現方式劃分，有外部迭代與內部迭代兩種，支持外部迭代（它遍歷）的對象就是可迭代對象，而同時還支持內部迭代（自遍歷）的對象就是迭代器；按照消費方式劃分，可分為復用型迭代與一次性迭代，普通可迭代對象是復用型的，而迭代器是一次性的。
2、迭代器切片
前面提到了“一同兩不同”，最後的不同是，普通可迭代對象在轉化成迭代器的過程中會丟失一些屬性，其中關鍵的屬性是 __getitem__ 。在《Python進階：自定義對象實現切片功能》中，我曾介紹了這個魔術方法，並用它實現了自定義對象的切片特性。
那麼問題來了：為什麼迭代器不繼承這個屬性呢？
首先，迭代器使用的是消耗型的遍歷，這意味著它充滿不確定性，即其長度與索引鍵值對是動態衰減的，所以很難 get 到它的 item ，也就不再需要 __getitem__ 屬性了。其次，若強行給迭代器加上這個屬性，這並不合理，正所謂強扭的瓜不甜……
由此，新的問題來了：既然會丟失這麼重要的屬性（還包括其它未標識的屬性），為什麼還要使用迭代器呢？
這個問題的答案在於，迭代器擁有不可替代的強大的有用的功能，使得 Python 要如此設計它。限於篇幅，此處不再展開，後續我會專門填坑此話題。
還沒完，死纏爛打的問題來了：能否令迭代器擁有這個屬性呢，即令迭代器繼續支持切片呢？
hi = "歡迎關註公眾號：Python貓"
it = iter(hi)
# 普通切片
hi[-7:] # Python貓
# 反例：迭代器切片
it[-7:] # 報錯：'str_iterator' object is not subscriptable
迭代器因為缺少__getitem__ ，因此不能使用普通的切片語法。想要實現切片，無非兩種思路：一是自己造輪子，寫實現的邏輯；二是找到封裝好的輪子。
Python 的 itertools 模塊就是我們要找的輪子，用它提供的方法可輕鬆實現迭代器切片。
import itertools
# 例1：簡易迭代器
s = iter("123456789")
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
print(x, end = " ") # 輸出：3 4 5 6
for x in itertools.islice(s, 2, 6):
print(x, end = " ") # 輸出：9
# 例2：斐波那契數列迭代器
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 = " ") # 輸出：2 3 5 8
for x in itertools.islice(f, 2, 6):
print(x, end = " ") # 輸出：34 55 89 144
itertools 模塊的 islice() 方法將迭代器與切片完美結合，終於回答了前面的問題。然而，迭代器切片跟普通切片相比，前者有很多局限性。首先，這個方法不是“純函數”（純函數需遵守“相同輸入得到相同輸出”的原則，之前在《來自Kenneth Reitz大神的建議：避免不必要的面向對象編程》提到過）；其次，它只支持正向切片，且不支持負數索引，這都是由迭代器的損耗性所決定的。
那麼，我不禁要問：itertools 模塊的切片方法用了什麼實現邏輯呢？下方是官網提供的源碼：
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)
# 索引區間是[0,sys.maxsize]，預設步長是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，但它也提供了一種可能性：即允許你對一個無窮的（在系統支持範圍內）迭代器進行切片的能力。這是迭代器切片最具想象力的用途場景。
除此之外，迭代器切片還有一個很實在的應用場景：讀取文件對象中給定行數範圍的數據。
在《給Python學習者的文件讀寫指南（含基礎與進階，建議收藏）》里，我介紹了從文件中讀取內容的幾種方法：readline() 比較雞肋，不咋用；read() 適合讀取內容較少的情況，或者是需要一次性處理全部內容的情況；而 readlines() 用的較多，比較靈活，每次迭代讀取內容，既減少記憶體壓力，又方便逐行對數據處理。
雖然 readlines() 有迭代讀取的優勢，但它是從頭到尾逐行讀取，若文件有幾千行，而我們只想要讀取少數特定行（例如第1000-1009行），那它還是效率太低了。考慮到文件對象天然就是迭代器 ，我們可以使用迭代器切片先行截取，然後再處理，如此效率將大大地提升。
# test.txt 文件內容
'''
貓
Python貓
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__")) # 判斷是否迭代器
content = islice(f, 2, 4)
for line in content:
print(line.strip())
### 輸出結果：
True
python is a cat.
this is the end.
3、小結
好啦，今天的學習就到這，小結一下：迭代器是一種特殊的可迭代對象，可用於它遍歷與自遍歷，但遍歷過程是損耗型的，不具備迴圈復用性，因此，迭代器本身不支持切片操作；通過藉助 itertools 模塊，我們能實現迭代器切片，將兩者的優勢相結合，其主要用途在於截取大型迭代器（如無限數列、超大文件等等）的片段，實現精準的處理，從而大大地提升性能與效率。
切片系列：
相關鏈接：
《來自Kenneth Reitz大神的建議：避免不必要的面向對象編程》
《給Python學習者的文件讀寫指南（含基礎與進階，建議收藏）》
-----------------
本文原創並首發於微信公眾號【Python貓】，後臺回覆“愛學習”，免費獲得20+本精選電子書。
