python迭代器的意义在哪

python这迭代器的意义是什么啊 这两行for语句有什么区别吗

iter 是一个类型转换，他可以将原本某些不可迭代的东西转成可迭代对象

a = '1234'
print(type(a))
print(type(iter(a)))
for i in iter(a):
    print(i)
<class 'str'>
<class 'str_iterator'>
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iter 的意义主要在于第二种用法，你可以自己定义迭代的结束位置，而不必定长

可以看到两次指令，一样，但迭代的次数完全不同

import random
def rnd():
    return random.randint(0,10)

for i in iter(rnd,0):
    print(i)
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import random
def rnd():
    return random.randint(0,10)

for i in iter(rnd,0):
    print(i)
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• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/361578
• 你也可以参考下这篇文章：Python 打印异常信息的两种实现方式和区别
• 同时，你还可以查看手册：python- 迭代器 中的内容
• 除此之外, 这篇博客: python爬虫 多线程 爬取网站排行榜上的所有小说中的 完整代码 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• import os
  import requests
  import re
  import time
  import random
  import threading
  
  #创建目录
  if not os.path.exists('Txt'):
      os.mkdir('Txt')
  
  #获取网页html
  def get_htmlcode(url):
      try:
          urlhtml = requests.get(url)
          htmlcode = urlhtml.content
      # path = open('Txt/html.txt','wb')
      # path.write(htmlcode)
      # path.close()
      except:
          htmlcode = 'error'
      return htmlcode
  
  #获取所有免费top榜的txt地址，去重，再完善地址路径
  def get_topfree_list(htmlcode):
      reg = '</a></td><td><a class="red" href="(.+?)" title='
      reg_msg = re.compile(reg)
      list_all = reg_msg.findall(htmlcode.decode())
      #去重
      list_temp = list(set(list_all))
      list_top = []
      #完善地址，加上https前缀，并将book替换成list
      for i in list_temp:
          i = 'https:'+ i
          i = i.replace('book','list')
          list_top.append(i)
      return list_top
  
  #获取小说名称
  def get_novel_name(htmlcode):
      reg = '<h1 class="Title">(.+?)</h1>'
      reg_msg = re.compile(reg)
      novel_name = reg_msg.findall(htmlcode.decode())
      return novel_name
  
  #获取章节地址列表（无https:前缀）
  def get_chapter_list(htmlcode):
      htmldecode = htmlcode.decode()
      reg = r'href="/chapter/(.+?).html'
      reg_msg = re.compile(reg)
      chapter_list = reg_msg.findall(htmldecode)
      return chapter_list
  
  #获取章节名称
  def get_subject(htmlcode):
      reg = '<h1>(.+?)</h1>'
      reg_msg = re.compile(reg)
      subject = reg_msg.findall(htmlcode.decode())
      return subject
  
  #获取正文,需要先切割再正则
  def get_novel(htmlcode):
      htmldecode = htmlcode.decode()
      a = htmldecode.index('<div class="p">')
      b = htmldecode.index('<p class="copy ">')
      htmldecode_final = htmldecode[a:b]
      reg = '<p>(.+?)</p>'
      reg_msg = re.compile(reg)
      novel = reg_msg.findall(htmldecode_final)
      return novel
  
  #判断是否被锁定
  def insert_lock(htmlcode):
      str1 =htmlcode.decode()
      str2 ='<h1>该章节已被锁定</h1>'
      temp = str1.find(str2)
      return temp
  
  #从小说章节列表地址到爬取完成
  def get_novel_all(chapter_url):
      # 章节列表网站的html
      Htmlcode_chapter_list = get_htmlcode(chapter_url)
      if Htmlcode_chapter_list == 'error':
          print('~~~~~~~~~~~~~17K小说地址出错了：%s，请稍后再试~~~~~~~~~~~~~'%chapter_url)
      else:
          # 获取小说名称
          Novel_name = get_novel_name(Htmlcode_chapter_list)
          Novel_name_str = str(Novel_name)
          # 从源码中匹配出所有章节的地址
          Chapter_list = get_chapter_list(Htmlcode_chapter_list)
          # 创建TXT文件并打开
          path = open('17k/' + Novel_name_str + '.txt', 'a',encoding='utf-8')
          # 写入小说名称
          path.write('~~~~~~%s~~~~~~' % Novel_name_str)
          path.write('\n\n\n')
          flag = 0
          # 循环处理每个章节地址
          for l in Chapter_list:
              # 逐一处理章节地址，加上前缀
              url_chapter = 'https://www.17k.com/chapter/'+l+'.html'
              flag += 1
              print(url_chapter)
              # 获取具体章节的html
              Htmlcode = get_htmlcode(url_chapter)
              # 从章节的html中得到章节名
              Subject = get_subject(Htmlcode)
              Temp = insert_lock(Htmlcode)
              if Temp == -1:
                  # 从html中得到小说
                  Novel = get_novel(Htmlcode)
                  # 输入到最终TXT中
                  path.write(str(Subject))
                  path.write('\n')
                  for j in Novel:
                      path.write('   ')
                      path.write(j)
                      path.write('\n')
                  path.write('\n\n')
                  # 加一个提示信息
                  print('章节%s %s打印结束' % (Novel_name_str, Subject))
                  # 短暂随机休息，防止被网站后台封禁
                  time.sleep(round(random.uniform(0.2, 0.5), 2))
              else:
                  print('章节%s爬取失败'%Subject)
                  path.write('\n')
                  path.write(str(Subject))
                  path.write('\n')
          path.close()
          print('小说%s爬取完成' % Novel_name_str)
  
  url_list = 'https://www.17k.com/top/refactor/top100/06_vipclick/06_click_freeBook_top_100_pc.html'
  
  if __name__ =='__main__':
      Htmlcode_Freetop = get_htmlcode(url_list)
      #获取免费榜单所有小说的url
      Topfree_List = get_topfree_list(Htmlcode_Freetop)
      #循环启动多进程，设置间隔时间
      for i in Topfree_List:
          threading.Thread(target=get_novel_all, args=(i,)).start()
          time.sleep(0.5)
      print('免费榜单上的所有txt已爬取完成')
  

  总共407部小说，脚本跑大概15分钟后，爬完了405部，总共有300M。有两部因为章节数太多，一个是快5千章，另一个是接近上万章，所以提前结束了进程，没跑完。最后剩下的那部小说是正则表达式没有找到章节名，线程报错而停止了，可能是又有一个类似锁定的其他结构吧。（只不过我也懒得再去纠结了，哈哈哈~）至少从整体正确性和效率性上来看，爬虫工具的任务完成得还算及格。
  
  

• 您还可以看一下 黄棒清老师的Python实战量化交易理财系统课程中的 双均线策略股票量化交易模拟实战小节, 巩固相关知识点