可迭代对象 Iterable 与 迭代器 Iterator

Posted 2020-10-05

迭代器 Iterator与可迭代对象 

 

1 常见的可迭代对象：

字符串
列表
字典
集合
元组
文件句柄         -->>        迭代器
range()         -->>       只是一个可迭代对象
迭代器本身也可迭代



2 判断是否是 可迭代对象 的方法：

1  from collections import Iterable 
   isinstance(‘abcd‘,Iterable)

 2 可以判断不同方法的差异   dir()  用set集合   有__iter__() 方法 的数据类型 (即  可迭代协议 ------- 数据类型与python解释器)

 

可迭代对象 使用__iter__() 方法 ----->>> 转换为 迭代器 iterator

3 判断是否是 迭代器 的方法：

1  from collections import Iterator
   itor=[1,2,3].__iter__()
   print(isinstance(itor,Iterator))

2  具有 __next__() 且 __iter__() 方法      迭代器协议

 

4 迭代器特点

 迭代器特点--从头取到尾

  某种数据类型 的 迭代器  比 该数据类型 多几个特殊的迭代器使用方法   (且有 该数类型的所有方法 )

   ‘__setstate__‘, ‘__next__‘, ‘__length_hint__‘   字典和集合 无序，没有 __setstate__ 方法

li=[1,3,3]
itor=[1,2,3].__iter__()

print(itor,type(itor))    # <list_iterator object at 0x0000000001E79240> <class ‘list_iterator‘>

li_set=set(li)
itor_set=set(itor)

print(itor_set.issuperset(li_set))   # True

print(set(dir(itor))-set(dir(li)) )  # {‘__setstate__‘, ‘__next__‘, ‘__length_hint__‘}

 

# itor=[1,3,3].__iter__()
# print(itor.__next__())


# print(itor.__length_hint__())   # 剩余的元素个数

# itor.__setstate__(2)          # 设置从哪里开始
#
# print(itor.__next__())

可以用  for 循环 一个 可迭代的对象 ， 也可以是一个迭代器

 

5 迭代器的用途 意义：

迭代器的功能

 1   对python的基本数据类型进行统一的遍历  不需要关心每一个值得类型(for 去遍历)

 2   可以节省内存---------多次运算

6 迭代器的种类：

 本来就是 ----- 文件句柄

 可迭代对象 转换 ----- 可迭代对象 使用__iter__() 方法 ----->>> 转换为 迭代器 iterator

7 生成器是自己定义的一个迭代器