python迭代器

迭代器

可以直接作用for循环的数据类型

我们已经知道，可以直接作用for循环的数据类型有以下几种：

  一类是集合数据类型 如：list、tuple、dict、set、str等；

  一类是generator，包括生成器和带yield的generator function；

可迭代对象定义

这些可以直接作用for循环的对象称为可迭代对象：Iterable。

可迭代对象判断

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

from collections import Iterable,Iterator
isinstance([],Iterable)
print(isinstance([],Iterable))
isinstance({},Iterable)
isinstance("abc",Iterable)
isinstance((x for x in range(10)),Iterable)
isinstance(100,Iterable)    #返回False

迭代器定义

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator 。

isinstance((x for x in range(10)),Iterator)
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator))

把list、dict、str转成迭代器

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

isinstance(iter([]),Iterator)
print(isinstance(iter([]),Iterator))
isinstance(iter("abc"),Iterator)
print(isinstance(iter("abc"),Iterator))

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为python的Iterator对象表示的事一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回一个序列，

但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，

只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结：

凡是可作用域for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如：list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，

range(10)   
    python3.x 就是一个迭代器
    python2.x 就生成一个列表，要成为迭代器写成xrange(10) ；

例如：

for i in [1,2,3,4,5]:
    pass
就相当于下边：
-------------------
首先获得迭代器
it = iter([1,2,3,4,5])
循环
while True:
    try:
        #获得下一个值
        x = next(it)
    except StopIteration:
        #遇到StopIteration
        break
----------------------