在前兩篇關于 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，會產生什么樣的結果呢？

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（例如字符串、列表、字典等等）的方式，例如，我們說迭代一個字符串“abc”，指的就是從左往右依次地、逐個地取出它的全部字符的過程。（PS：漢語中迭代一詞有循環反復、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。）

那么，怎么寫出迭代操作的指令呢？最通用的書寫語法就是 for 循環。

# for循環實現迭代過程
for char in "abc":
    print(char, end=" ")
# 輸出結果：a b c

for 循環可以實現迭代的過程，但是，并非所有對象都可以用于 for 循環，例如，上例中若將字符串“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。而字符串（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。

那怎么判斷一個對象是否可迭代呢？為什么它們是可迭代的呢？怎么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。

那怎么判斷一個對象是否實現了這個方法呢？除了上述的for循環外，我知道四種方法：

# 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") # 

### 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后，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，可迭代對象不需要借助外部的 for 循環語法，就能實現自我的迭代/遍歷過程。我發明了兩個概念來描述這兩種遍歷過程（PS：為了易理解，這里稱遍歷，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。

借助這兩個概念，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，迭代器的優勢在于支持自遍歷，同時，它的特點是單向非循環的，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，在完成操作后又裝回去，所以可以反復遍歷（即多次調用for循環，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）。

寫了這么多，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”，最后的不同是，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，并用它實現了自定義對象的切片特性。

那么問題來了：為啥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，這并不合理，正所謂強扭的瓜不甜……

由此，新的問題來了：既然會丟失這么重要的屬性（還包括其它未標識的屬性），為什么還要使用迭代器呢？

這個問題的答案在于，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。限于篇幅，此處不再展開，后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 = "歡迎關注公眾號：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松實現迭代器切片。

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 14

itertools 模塊的 islice() 方法將迭代器與切片完美結合，終于回答了前面的問題。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。

那么，我不禁要問：itertools 模塊的切片方法用了什么實現邏輯呢？

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]，默認步長是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（在系統支持范圍內）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范圍的數據。

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，每次迭代讀取內容，既減少內存壓力，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，然后再處理，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，可用于它遍歷與自遍歷，但遍歷過程是損耗型的，不具備循環復用性，因此，迭代器本身不支持切片操作；通過借助 itertools 模塊，我們能實現迭代器切片，將兩者的優勢相結合，其主要用途在于截取大型迭代器（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。

編輯：hfy