迭代器和解析

for迴圈可以用於python中的任何序列型別，包括列表、元組以及字串。

實際上，for迴圈甚至比這更為通用：可用於任何可迭代的物件。實際上，對python中所有會從左至右掃瞄物件的迭代工具而言都是如此，這些迭代工具包括了for迴圈、列表解析、in成員關係測試以及map內建函式等。

檔案迭代器

已開啟的檔案物件有個方法名為readline，可以一次從乙個檔案中讀取一行文字，每次呼叫readline方法時，就會前進到下一列。到達檔案末尾時，就會返回空字串，我們可通過它來檢測，從而跳出迴圈。

test.txt檔案內容：

如今，檔案也有乙個方法，名為__next__，差不多有相同的效果：每次呼叫時，就會返回檔案中的下一行。唯一值得注意的區別在於，到達檔案末尾時，__next__會引發內建的stopiteration異常，而不是返回空字串。

這個介面就是python中所謂的迭代協議：有__next__方法的物件會前進到下乙個結果，而在一系列結果的末尾時，則會引發stopiteration。在python中，任何這類物件都認為是可迭代的。任何這類物件也能以for迴圈或其他迭代工具遍歷，因為所有迭代工具內部工作起來都是在每次迭代呼叫__next__，並且捕捉stopiteration異常來確定何時離開。

注意，這裡的print使用end=' '來抑制新增乙個\n，因為行字串已經有了乙個（如果沒有這點，我們的輸出將會變成兩行隔開）。上例是讀取文字檔案的最佳方式，原因有三點：這是最簡單的寫法，執行最快，並且從記憶體使用情況來說也是最好的。相同效果的原始方式，是以for迴圈呼叫檔案的readlines方法，將檔案內容載入到記憶體，做成行字串的列表。

from __future__ import print_function
for line in open("test.txt").readlines():
print(line, end=' ')

這個readlines技術依然能用，從記憶體的使用情況來看，效果很差。實際上，因為這個版本其實是一次把整個檔案載入到記憶體，如果檔案太大，以至於計算機記憶體空間不夠，甚至不能工作。另一方面，因為一次讀取一行，迭代器版本對這類記憶體**的問題就有了免疫能力。此外，基於迭代器的版本會根據每次發布而改進，所以它執行的也應該更快（python3.0通過重寫i/o以支援unicode文字從而使得這一優點不那麼明顯，並且更少依賴於系統）。

當然也可以用while迴圈逐行讀取檔案。

from __future__ import print_function
f=open("test.txt")
while true:
line=f.readline()
if not line:break
print(line, end=' ')
f.close()

比起迭代器for迴圈的版本，這可能執行得更慢一些，因為迭代器在python中是以c語言的速度執行的，而while迴圈版本則是通過python虛擬機器執行python位元組碼中。任何時候，我們把python**換成c程式**，速度應該會變快。

在檔案上使用列表解析

from __future__ import print_function
f=open("test.txt")
lines=f.readlines()
lines=[line.rstrip() for line in lines]
print(lines)
f.close()

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