简评:迭代器(iterator)是惰性可迭代对象(lazy iterable),range 函数在 Python 3 中是一个惰性的可迭代对象,那么 range 是否是迭代器呢?为何。
TLNR:Python 3 中的 range 对象(Python 2 中的 xrange 对象)是 lazy 的,但 range 对象却不是迭代器。函数
是的,这让人很困惑spa
当谈论 Python 中的迭代器(iterator)和可迭代对象(iterable)时,你极可能会听到有人重复 range 是迭代器的误解。我认为这是很是严重误解, 若是你认为 range 对象是迭代器,那么你关于「迭代器是如何运行」的心智模型还不够清楚。从某种意义上来讲,range 和迭代器都是「惰性」的,但它们是以至关不一样的方式实现「惰性」的。3d
什么是迭代器(iterator)orm
在 Python 中,可迭代对象就是你能够迭代的任何东西,而迭代器就是实际迭代的东西。对象
Iter-ables are able to be iterated over. Iter-ators are the agents that perform the iteration.blog
可使用 iter 函数从任何可迭代对象中获取迭代器:索引
一旦有了迭代器,能够用它作的惟一的事情就是得到它的下一个元素:ip
若是没有更多的元素了, 则会抛出一个 stop iteration exception:内存
全部的迭代器都是可迭代对象,意思是你能够从一个迭代器中获得一个迭代器,所以你能够遍历一个迭代器:字符串
应该指出的是迭代器是有状态的,在循环遍历一次迭代器后,若是尝试再次循环,它将为空:
在 Python 3 中,enumerate、zip、reversed和其余一些内置函数会返回迭代器:
生成器(不管来自生成器函数仍是生成器表达式)是一种建立迭代器的简单方法:
我常常说迭代器是惰性的一次性可迭代对象。 「惰性」是由于他们只循环计算项目,「单次使用是由于一旦从一个迭代器中「消费」了一个元素以后,这个元素就永远消失了。
什么是 range
Python 3 中的 range 对象(Python 2 中的 xrange)能够像任何其余可迭代对象同样循环使用:
由于 range 是可迭代对象,因此能够从中获得一个迭代器:
但 range 对象自己不是迭代器,咱们不能在 range 对象上调用 next:
与迭代器不一样的是,咱们能够遍历一个 range 对象而不「消耗」它:
若是咱们使用迭代器完成此操做,则第二次循环时不会获得任何元素:
宗上,与 zip, enumerate, or generator对象不一样,range 对象不是迭代器。
那么,究竟 range 是什么
range 对象在某种意义上是「惰性的」,由于它不会生成建立时包含的每一个数字,相反,当咱们在循环中须要的时候,它才将这些数字返回给咱们。
下面是一个 range 对象和一个生成器(是一种迭代器):
不像生成器,range 对象有长度:
而且能够被索引:
与迭代器不一样,你能够询问他们是否包含某元素而不改变他们的状态:
若是你想要一个 range 对象的描述,能够称它们为懒序列,range 是序列(如列表,元组和字符串),但并不包含任何内存中的内容,而是经过计算来回答问题。
为何这个区别很重要
若是我告诉你某个对象是一个迭代器,你会知道当在这个对象上调用 iter 函数时,总会获得相同的的对象(按照定义):
确信能够在这个对象上调用 next 函数,由于能够在全部的迭代器上调用 next 函数:
并且你会知道,当遍历它时,这些元素将从迭代器中被消耗掉,有时候这个特性能够派上用场(以特殊的方式处理迭代器):
因此虽然看起来「惰性可迭代对象」和「迭代器」之间的区别很微妙,但这些术语确实意味着不一样的东西。 虽然「惰性可迭代对象」是一个没有具体含义的很是广泛的术语,但「迭代器」这个词意味着一个具备很是特定行为的对象。
总结
若是你知道你能够循环遍历某个对象,这是一个可迭代对象(iterable)。
若是你知道你正在循环遍历的对象是在循环的时候计算出来,那么这是一个惰性可迭代对象(lazy iterable)。
若是你知道你能够传递一些东西给 next 函数,它就是一个迭代器(这是最多见的惰性可迭代对象)。
若是你能够循环屡次而不用「耗尽」它,它不是一个迭代器。若是你不能将某些东西传递给 next 函数,那么它不是一个迭代器。 Python 3 的 range 对象不是迭代器。 若是你正在指导别人关于 range 对象的知识,请不要使用「迭代器」一词,这会让人十分困惑,并可能致使他人开始滥用「迭代器」这个词。
原文:Python: range is not an iterator!