Python高级特性：迭代器切片的应用

在前两篇关于 Python 切片的文章中，我们学习了切片的基础用法、高级用法、使用误区，以及自定义对象如何实现切片用法（相关链接见文末）。本文是切片系列的第三篇，主要内容是迭代器切片。

迭代器是 Python 中独特的一种高级特性，而切片也是一种高级特性，两者相结合，会产生什么样的结果呢？

1、迭代与迭代器

首先，有几个基本概念要澄清：迭代、可迭代对象、迭代器。

迭代 是一种遍历容器类型对象（例如字符串、列表、字典等等）的方式，例如，我们说迭代一个字符串“abc”，指的就是从左往右依次地、逐个地取出它的全部字符的过程。（PS：汉语中迭代一词有循环反复、层层递进的意思，但 Python 中此词要理解成单向水平线性 的，如果你不熟悉它，我建议直接将其理解为遍历。）

那么，怎么写出迭代 *** 作的指令呢？最通用的书写语法就是 for 循环。

# for循环实现迭代过程
for char in "abc":
    print(char, end=" ")
# 输出结果：a b c

for 循环可以实现迭代的过程，但是，并非所有对象都可以用于 for 循环，例如，上例中若将字符串“abc”换成任意整型数字，则会报错： 'int' object is not iterable .

这句报错中的单词“iterable”指的是“可迭代的”，即 int 类型不是可迭代的。而字符串（string）类型是可迭代的，同样地，列表、元组、字典等类型，都是可迭代的。

那怎么判断一个对象是否可迭代呢？为什么它们是可迭代的呢？怎么让一个对象可迭代呢？

要使一个对象可迭代，就要实现可迭代协议，即要实现__iter__()魔术方法，换言之，只要实现了这个魔术方法的对象都是可迭代对象。

那怎么判断一个对象是否实现了这个方法呢？除了上述的for循环外，我知道四种方法：

# 方法1：dir()查看__iter__
dir(2)     # 没有，略
dir("abc") # 有，略

# 方法2：isinstance()判断
import collecTIons
isinstance(2, collecTIons.Iterable)     # False
isinstance("abc", collecTIons.Iterable) # True

# 方法3：hasattr()判断
hasattr(2,"__iter__")     # False
hasattr("abc","__iter__") # True

# 方法4：用iter()查看是否报错
iter(2)     # 报错：'int' object is not iterable
iter("abc") # 

### PS：判断是否可迭代，还可以查看是否实现__geTItem__，为方便描述，本文从略。

这几种方法中最值得一提的是 iter() 方法，它是 Python 的内置方法，其作用是将可迭代对象变成迭代器 。

这句话可以解析出两层意思：
（1）可迭代对象跟迭代器是两种东西；
（2）可迭代对象能变成迭代器。

实际上，迭代器必然是可迭代对象，但可迭代对象不一定是迭代器。两者有多大的区别呢？