Python中处理next()调用抛出的StopIteration异常

嘿，这个场景我太熟悉了！用itertuples遍历大DataFrame的时候，手动调用next()批量跳过元素，确实会在迭代器耗尽时触发StopIteration异常，这里有两个惯用的处理方案，你可以根据需求选择：

方案一：直接捕获StopIteration异常 #

最直接的方式就是把批量调用next()的逻辑包裹在try-except块里，当异常触发时，说明迭代器已经走到末尾了，我们直接跳出循环就行：

it = df.itertuples()
for row in it:
    if 你的条件满足:
        try:
            # 尝试跳过19条记录
            [next(it) for _ in range(19)]
        except StopIteration:
            # 迭代器已经没有更多元素了，直接退出外层循环
            break
    # 这里写你处理当前行的业务逻辑
    ...

这种方式逻辑清晰，能精准处理迭代器耗尽的情况，不会让程序崩溃。不过要注意，用列表推导式会生成一个包含19个行对象的无用列表，对于超大DataFrame来说虽然影响不大，但多少有点浪费内存。

方案二：用itertools.islice安全跳过元素（更Pythonic） #

这其实是更推荐的写法，itertools.islice专门用来从迭代器中截取指定数量的元素，就算迭代器剩余元素不足指定数量，它也只会取完剩下的所有元素，不会抛出任何异常。而且它不会生成无用的列表，效率更高：

from itertools import islice

it = df.itertuples()
for row in it:
    if 你的条件满足:
        # 用islice跳过最多19条记录，不够的话就取完剩下的
        # 直接遍历islice返回的迭代器来耗尽它
        for _ in islice(it, 19):
            pass
    # 这里写你处理当前行的业务逻辑
    ...

或者你也可以用一行代码搞定（不过上面的写法可读性更好）：

next(islice(it, 19, 19), None)

原理是islice(it, 19)生成一个最多包含19个元素的迭代器，我们遍历它就相当于跳过了这些元素，当迭代器里没元素了，islice也会安静地停止，外层的for循环随后也会自然结束，完全不需要处理异常，非常省心。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Chris