有了它,出門旅遊再也不怕感冒了,Python使用迭代器進行天氣預報

上一篇博文我們使用Python製作了一個簡單的天氣預報小程序（天氣漸冷，Python小工具讓你隨時掌握氣溫變化，做溫暖的穿衣達人）。今天，需求有變，如果我們想去旅遊，備選方案有北京、上海、廣州、新疆等等很多個城市……我們又不知道該選擇哪個？那就看下這些城市最近的天氣吧！畢竟，為了一段旅程把自己搞生病了也不太值得……

如果使用上一篇文章中的小程序，我們每次只能獲取到一個城市的天氣數據，不好進行對比，而且很浪費時間。有沒有辦法一次性將你方案中的城市天氣預報一次性列印輸出呢？

如何實現這一需求？

今天，我們就是用迭代器和可迭代對象的原理來實現這一需求。

迭代器對象和可迭代對象

我們知道，Python中迭代器對象，它實現了__next__（）方法，當它調用__next__()方法時，返回其中的下一個元素。它不像列表、元組那樣一旦生成，就會一次性佔用內存空間，它使得我們需要用到迭代器對象裡面的元素時，就調用它，平時它不會佔用太多內存空間。比如，打開一個大文件，我們可以將文件內容定義為一個迭代器對象。我們使用__next__()方法獲取它的下一個迭代內容（Python2.X直接使用next()方法），這樣操作可以提升程序性能。

我們通常使用的列表、字典、元組、字符串等等這些數據結構稱為可迭代對象（Iterable），它內部實現了__iter__()方法，外部使用iter()方法可以將它轉化為一個可迭代對象。但它們不是迭代器（Iterator），只是通過iter()方法可以將這些對象轉化為可迭代對象。

迭代器和可迭代對象的區別在於迭代器是用時訪問數據，不浪費或者很少浪費內存空間，而可迭代對象範圍更加廣泛。本質來講，迭代器就是一種可迭代對象，從編程角度分析可迭代對象就是對象中定義了__iter__()、__getitem__()等魔法方法的對象。我們實例來看一下這兩者的區別在哪裡？如下圖所示。

可迭代對象和迭代器的區別圖示

製作一個天氣預報小程序（使用迭代器和可迭代對象）

通過上面的分析我們知道了迭代器對象和可迭代對象的區別。當我們需要知道很多個城市的天氣情況時，先定義一個迭代器對象MyWeatherIterator，繼承Iterator對象，並自定義它的__next__()方法。然後，我們將該迭代器對象封裝成一個可迭代對象MyWeatherIterable（繼承Iterable對象，並實現它的__iter__()方法）。這樣，我們就可以像列表、元組等數據結構一樣便利地獲取其中的信息，而且這樣的自定義對象在降低內存消耗方面也很有優勢。

首先，定義迭代器對象

具體代碼如下圖所示。

天氣預報迭代器對象

然後，將迭代器對象封裝成一個可迭代對象

這一步相對來說較為簡單，實現它的__iter__()方法，代碼如下所示。

將迭代器對象封裝成可迭代對象

最後，我們獲取想要知道城市的天氣信息

以下面的列表為例：

cities_lst = ['北京', '上海', '廣州', '深圳', '海南', '新疆', '敦煌', '西安']

for item in MyWeatherIterable(cities_lst):

print(item)

我們來看下效果，如下所示。

有了它，媽媽再也不擔心我感冒了

城市：北京【穿衣建議】：晝夜溫差極大，且風力較強，極易發生感冒，請特別注意增減衣服保暖防寒。

【平均氣溫】：8

城市：上海【穿衣建議】：天涼，晝夜溫差較大，較易發生感冒，請適當增減衣服，體質較弱的朋友請注意適當防護。

【平均氣溫】：15

廣州【穿衣建議】：晝夜溫差較大，較易發生感冒，請適當增減衣服。體質較弱的朋友請注意防護。

【平均氣溫】：22

城市：深圳【穿衣建議】：天氣較涼，較易發生感冒，請適當增加衣服。體質較弱的朋友尤其應該注意防護。

【平均氣溫】：21

城市：海南【穿衣建議】：天氣寒冷，且晝夜溫差很大，極易發生感冒。請特別注意增加衣服保暖防寒。

【平均氣溫】：-1

城市：蘭州【穿衣建議】：晝夜溫差很大，易發生感冒，請注意適當增減衣服，加強自我防護避免感冒。

【平均氣溫】：6

城市：西安【穿衣建議】：晝夜溫差較大，較易發生感冒，請適當增減衣服。體質較弱的朋友請注意防護。

【平均氣溫】：14

嗯嗯，想去暖和一點地方嘛，廣州、深圳是首選。極易發生感冒的地方就先不去了……

好了，今天的內容就到這裡了，怎麼樣？迭代器和可迭代對象的區別你學會了嗎？這可是一個很有Python特點的對象，學會自定義一個迭代器對象和可迭代對象，對於提升程序性能是很有用的，希望大家在使用Python處理大型網絡數據流或者是文件流時，首選這兩個對象。

未完待續

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