python之路-13-迭代器

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python之路-13-迭代器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

13.1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

#!Author:lanhan
from collections import Iterable
print("列表",isinstance([],Iterable))
print("字典",isinstance({},Iterable))
print("字符串",isinstance(‘abc‘,Iterable))
print("迭代器",isinstance((x for x in range(10)),Iterable))
print("数字",isinstance(100,Iterable))

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13.2迭代器

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

#!Author:lanhan
from collections import Iterator
print("列表",isinstance([],Iterator))
print("字典",isinstance({},Iterator))
print("字符串",isinstance(‘abc‘,Iterator))
print("迭代器",isinstance((x for x in range(10)),Iterator))
print("数字",isinstance(100,Iterator))

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注: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。

总结:

1.生成器一定是迭代器,迭代器不一定是生成器

2.凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型,生成器都是Iterator对象;

3.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

示例1:Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:

    pass

实际上完全等价于:

# 首先获得Iterator对象:

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就退出循环

        break

 

4.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

13.3 iter()函数

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

#!Author:lanhan
from collections import Iterator
print("列表",isinstance(iter([]),Iterator))
print("字典",isinstance(iter({}),Iterator))
print("字符串",isinstance(iter(‘abc‘),Iterator))
print("迭代器",isinstance((x for x in range(10)),Iterator))

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以上是关于python之路-13-迭代器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python之路——内置函数

Python之路:迭代器,装饰器,生成器

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