大聊Python----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,主要介绍了大聊Python----迭代器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

迭代器

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listtupledictsetstr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:

>>> 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

而迭代器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

☆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:

>>> 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。

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

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter(abc), Iterator)
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,例如:

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

 

以上是关于大聊Python----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

大聊Python----协程

大聊Python----进程和线程

python使用上下文对代码片段进行计时,非装饰器

Python之迭代器和生成器

为啥我在这个 python 片段中得到 float 是不可迭代的? [复制]

python:可迭代对象,迭代器,生成器函数,生成器的解析举例代码说明