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分歧
所有类序列或类迭代器的主要相似之处是，它们都允许进行循环遍历，无论是使用 for 循环、列表理解（list comprehension）还是生成器理解（generator comprehension）。除此之外，就出现了分歧。其中最重要的差异是，序列既可编制索引，也可直接切片（slice），而迭代器不能。实际上，为序列编制索引可能是最常用的序列操作 —— 究竟为什么在迭代器上无法使用索引呢？例如：
清单 9. 与序列和迭代器相似的东西
>>> r = range(10)
>>> i = ITer(r)
>>> x = xrange(10)
>>> g = itertools.takewhile(lambda n: n<10, ITertools.count())
#...etc...
对于所有这一切，都可以使用 for n in thing。实际上，如果用 list(thing) 显示它们，会得到完全相同的结果。但是，如果希望获得其中的一个特定条目（或一些条目的切片），就需要考虑 thing 的具体类型。例如：
清单 10. 索引操作成功和失败的示例
>>> r[4]
4
>>> i[4]
TypeError: unindexable object
对于每种序列/迭代器类型，只要费一番功夫，总能够获得其中的特定条目。一种方法是进行循环，直至到达所需的对象。另一种古怪的解决方案如下：
清单 11. 获得索引的怪方法
>>> thing, temp = ITertools.tee(thing)
>>> zip(temp, '.'*5)[-1][0]
4
对 itertools.tee() 的预调用保留了原始迭代器。对于切片，可以按照特殊方式使用 ITertools.islice() 函数。
清单 12. 获得一个切片的特殊方法
>>> r[4:9:2]
[4, 6, 8]
>>> list(itertools.islice(r,4,9,2)) # works for ITerators
[4, 6, 8]
类包装器
为了方便起见，可以将这些技术组合成一个类包装器：
清单 13. 使迭代器可编制索引
所以，通过某些措施，可以让一个对象同时表现得像序列和迭代器。但是，费这么大力气实际上 应该是不必要的；无论涉及的是序列还是迭代器，编制索引和切片都应该是 “可行的”。
注意，Indexable 类包装器仍然不够灵活。主要问题是，每次都要创建迭代器的一个新副本。更好的方法应该是在对序列切片时缓存序列的头部，然后在以后访问已经检查的元素时使用所缓存的头部。当然，在使用迭代器时，要在占用的内存和速度之间有所取舍。但是，如果 Python 本身能够 “在幕后” 完成这些，就再好不过了 —— “高级用户” 可以对行为进行调优，而一般程序员应该不需要考虑这些。
在本系列的下一期中，我将讨论如何使用属性语法访问方法。
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