在软件开发领域中，人们经常会用到这一个概念——“设计模式”（design pattern），它是一种针对软件设计的共性问题而提出的解决方案。在一本圣经级的书籍《设计模式：可复用面向对象软件的基础》（1991年，Design Patterns - Elements of Reusable Object-Oriented Software）中，它提出了23种设计模式。迭代器模式就是其中的一种，在各种编程语言中都得到了广泛的应用。
本文将谈谈 Python 中的迭代器模式，主要内容：什么是迭代器模式、Python 如何实现迭代器模式、itertools 模块创建迭代器的方法、其它运用迭代器的场景等等，期待与你共同学习进步。
1、什么是迭代器模式？
维基百科有如下定义：
简单地说，迭代器模式就是一种通用性的可以遍历容器类型（如序列类型、集合类型等）的实现方式。使用迭代器模式，可以不关心遍历的对象具体是什么（如字符串、列表、字典等等），也不需要关心遍历的实现算法是什么，它关心的是从容器中遍历/取出元素的结果。
按遍历方式划分，迭代器可分为内部迭代器与外部迭代器，它们的区别在于执行迭代动作与维持迭代状态的不同。
通常而言，迭代器是一次性的，当迭代过一轮后，再次迭代将获取不到元素。
2、Python的迭代器模式
由于迭代器模式的使用太常见了，所以大多数编程语言都给常见的容器类型实现了它，例如 Java 中的 Collection，List、Set、Map等。在 Java 中使用迭代器遍历 List 可以这么写：
List<String> list = new ArrayList<>();
Iterator<String> iterator = list.iterator();
while(iterator.hasNext()){
System.out.println(iterator.next());
}
ArrayList 类通过自身的 iterator() 方法获得一个迭代器 iterator，然后由该迭代器实例来落实遍历过程。
Python 当然也应用了迭代器模式，但它的实现思路跟上例却不太一样。
首先，Python 认为遍历容器类型并不一定要用到迭代器，因此设计了可迭代对象。
list = [1,2,3,4]
for i in list:
print(i,end=" ") # 1 2 3 4
for i in list:
print(i,end=" ") # 1 2 3 4
上例中的 list 是可迭代对象（Iterable），但并不是迭代器（虽然在底层实现时用了迭代器的部分思想）。Python 抓住了迭代器模式的本质，即是“迭代”，赋予了它极高的地位。
如此设计的好处显而易见：（1）写法简便，用意直白；（2）可重复迭代，避免一次性迭代器的缺陷；（3）不需要创建迭代器，减少开销。
可迭代对象可看作是广义的迭代器，同时，Python 也设计了普通意义的狭义的迭代器。
list = [1,2,3,4]
it = iter(list)
for i in it:
print(i,end=" ") # 1 2 3 4
for i in it:
print(i,end=" ") # 无输出
上例中的 iter() 方法会将可迭代对象变成一个迭代器。从输出结果可以看出，该迭代器的迭代过程是一次性的。
由此看来，Python 其实是将“迭代器模式”一拆为二来实现：一是可迭代思想，广泛播种于容器类型的对象中，使它们都可迭代；一是迭代器，一种特殊的可迭代对象，承担普通意义上的迭代器所特有的迭代任务。 同时，它还提供了将可迭代对象转化为迭代器的简易方法，如此安排，真是将迭代器模式的效力发挥到了极致。（关于可迭代对象与迭代器的更多区别、以及它们的实现原理，请参见《Python进阶：迭代器与迭代器切片》）
3、创建迭代器
创建迭代器有如下方式：（1）iter() 方法，将可迭代对象转化成迭代器；（2）__iter__() 与 __next__() 魔术方法，定义类实现这两个魔术方法；（3）itertools 模块，使用内置模块生成迭代器；（4）其它创建方法，如 zip() 、map() 、enumerate() 等等。
四类方法各有适用场所，本节重点介绍 itertools 模块。它可以创建三类迭代器：无限迭代器、有限迭代器与组合迭代器。
3.1 无限迭代器
count(start=0, step=1) ：创建一个从 start (默认值为 0) 开始，以 step (默认值为 1) 为步长的的无限整数迭代器。
cycle(iterable) ：对可迭代对象的元素反复执行循环。
repeat(object [,times]) ：反复生成 object 至无限，或者到给定的 times 次。
import itertools
co = itertools.count()
cy = itertools.cycle('ABC')
re = itertools.repeat('A', 30)
# 注意：请分别执行；以下写法未加终止判断，只能按 Ctrl+C 退出
for n in co:
print(n,end=" ") # 0 1 2 3 4......
for n in cy:
print(n,end=" ") # A B C A B C A B......
for n in re:
print(n,end=" ") # A A A A A A A A....(30个)
3.2 有限迭代器
以上方法，比较常用的有：chain() 将多个可迭代对象（可以是不同类型）连接成一个大迭代器；compress() 方法根据真假过滤器筛选元素；groupby() 把迭代器中相邻的重复元素挑出来放在一起；islice() 方法返回迭代器切片（用法参见《Python进阶：迭代器与迭代器切片》）；tee() 方法根据可迭代对象创建 n 个（默认2个）迭代器副本。
for c in itertools.chain('ABC', [1,2,3]):
print(c,end=" ")
# 输出结果：A B C 1 2 3
for c in itertools.compress('ABCDEF', [1, 1, 0, 1, 0, 1]):
print(c,end=" ")
# 输出结果：A B D F
for key, group in itertools.groupby('aaabbbaaccd'):
print(key, ':', list(group))
# 输出结果：
a : ['a', 'a', 'a']
b : ['b', 'b', 'b']
a : ['a', 'a']
c : ['c', 'c']
d : ['d']
itertools.tee('abc', 3)
# 输出结果：(<itertools._tee at 0x1fc72c08108>,
<itertools._tee at 0x1fc73f91d08>,
<itertools._tee at 0x1fc73efc248>)
3.3 组合迭代器
product() ：求解多个可迭代对象的笛卡尔积。
permutations() ：求解可迭代对象的元素的全排列。
combinations()：求解可迭代对象的元素的组合。
for i in itertools.product('ABC', [1,2]):
print(i, end=" ")
# 输出结果：('A', 1) ('A', 2) ('B', 1) ('B', 2) ('C', 1) ('C', 2)
for i in itertools.permutations('ABC', 2):
print(i, end=" ")
# 输出结果：('A', 'B') ('A', 'C') ('B', 'A') ('B', 'C') ('C', 'A') ('C', 'B')
for i in itertools.combinations('ABC', 2):
print(i, end=" ")
# 输出结果：('A', 'B') ('A', 'C') ('B', 'C')
for i in itertools.combinations('ABCD', 3):
print(i, end=" ")
# 输出结果：('A', 'B', 'C') ('A', 'B', 'D') ('A', 'C', 'D') ('B', 'C', 'D')
4、强大的内置迭代器方法
迭代器模式的使用场景实在太普遍了，而 Python 也为迭代器的顺利使用而提供了很多便利的条件，本节将介绍相关的几个内置方法。这些方法非常常用而且强大，是 Python 进阶的必会内容。
4.1 zip() 方法
zip() 方法可以同时迭代多个序列，并各取一个元素，生成一个可返回元组的迭代器。此迭代器的长度以较短序列的长度保持一致，若想生成较长序列的长度，需要使用 itertools 模块的 zip_longest() 方法。
import itertools
a = [1, 2, 3]
b = ['w', 'x', 'y', 'z']
for i in zip(a,b):
print(i,end=" ") # (1, 'w') (2, 'x') (3, 'y')
# 空缺值以 None 填补
for i in itertools.zip_longest(a,b):
print(i,end=" ") # (1, 'w') (2, 'x') (3, 'y') (None, 'z')
4.2 enumerate() 方法
enumerate() 方法接收一个序列类型参数，生成一个可返回元组的迭代器，元组内容是下标及其对应的元素值。它还可接收一个可选参数，指定下标的起始值，默认是0 。
注意：众所周知，Python 中序列的索引值从 0 开始，但是，enumerate() 可以达到改变起始索引数值的效果。
seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
for i in enumerate(seasons):
print(i,end=" ")
#输出结果：(0, 'Spring') (1, 'Summer') (2, 'Fall') (3, 'Winter')
for i in enumerate(seasons, start=7):
print(i,end=" ")
#输出结果：(7, 'Spring') (8, 'Summer') (9, 'Fall') (10, 'Winter')
4.3 map() 方法
map() 方法的参数是一个函数及一个或多个可迭代对象，它会将可迭代对象的元素映射到该函数中，然后迭代地运行该函数，返回结果也是一个迭代器。当存在多个可迭代对象参数时，迭代长度等于较短对象的长度。
def square(x):
return x ** 2
l = map(square, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(l))
# 输出结果：[1, 4, 9, 16, 25]
m = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10, 2])
print(list(m))
# 输出结果：[3, 7, 11, 15, 19]
4.4 filter() 方法
filter() 方法的参数是一个判断函数及一个可迭代对象，遍历可迭代对象执行判断函数，过滤下判断为True 的元素，与它相对，若想保留判断为 False 的元素，可使用 itertoole 模块的 filterfalse() 方法。
import itertools
fi = filter(lambda x: x%2, range(10))
ff = itertools.filterfalse(lambda x: x%2, range(10))
for i in fi:
print(i,end=" ")
# 输出结果：1 3 5 7 9
for i in ff:
print(i,end=" ")
# 输出结果：0 2 4 6 8
5. 小结
迭代器模式几乎是 23 种设计模式中最常用的设计模式，本文主要介绍了 Python 是如何运用迭代器模式，并介绍了 itertools 模块生成迭代器的 18 种方法，以及 5 种生成迭代器的内置方法。
相关链接：
itertools模块文档：http://t.cn/R6cGtfw
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