Python迭代器

Posted 2020-10-09

名词解释：

　　　　　生成器:generator

　　　　　迭代器：Iterator

　　　　　可迭代对象：Iterable

什么是迭代器？

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。

Iterator对象表示的是一个数据流

满足两个条件：1.有iter方法

　　　　　　　2.可以使用next方法

 

有哪些可迭代对象？

list

tuple

dict

string

generator(两种方式)

判断是否是可迭代对象：

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance(‘abc‘, Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

判断是否是迭代器对象

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)   
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance(‘abc‘, Iterator)
False

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

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。

 

for循环内部三件事

1.调用可迭代休想的iter方法，返回一个迭代器对象

2.调用迭代器的next方法

3.处理stopinteration异常