python之迭代器

可迭代对象

我们已经知道，可以直接作用于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。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

 1 >>> from collections import Iterable
 2 >>> isinstance([], Iterable)
 3 True
 4 >>> isinstance({}, Iterable)
 5 True
 6 >>> isinstance('abc', Iterable)
 7 True
 8 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
 9 True
10 >>> isinstance(100, Iterable)
11 False

迭代器

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。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

1 >>> from collections import Iterator
2 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
3 True
4 >>> isinstance([], Iterator)
5 False
6 >>> isinstance({}, Iterator)
7 False
8 >>> isinstance('abc', Iterator)
9 False

生成器都是Iterator对象，Iterator对象不都是生成器；

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：

1 >>> isinstance(iter([]), Iterator)
2 True
3 >>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
4 True

你可能会问，为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个

有序序列，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

凡是可作用于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

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