迭代器
可以直接作用for循环的数据类型
我们已经知道,可以直接作用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;
可迭代对象定义
这些可以直接作用for循环的对象称为可迭代对象:Iterable。
可迭代对象判断
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:
from collections import Iterable,Iterator
isinstance([],Iterable)
print(isinstance([],Iterable))
isinstance({},Iterable)
isinstance("abc",Iterable)
isinstance((x for x in range(10)),Iterable)
isinstance(100,Iterable) #返回False
迭代器定义
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 。
isinstance((x for x in range(10)),Iterator)
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator))
把list、dict、str转成迭代器
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)
print(isinstance(iter([]),Iterator))
isinstance(iter("abc"),Iterator)
print(isinstance(iter("abc"),Iterator))
为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?
这是因为python的Iterator对象表示的事一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回一个序列,
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:
凡是可作用域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,
range(10)
python3.x 就是一个迭代器
python2.x 就生成一个列表,要成为迭代器写成xrange(10) ;
例如:
for i in [1,2,3,4,5]:
pass
就相当于下边:
-------------------
首先获得迭代器
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
break
----------------------