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))
13.2迭代器
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
#!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))
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
把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))
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