迭代器

可迭代对象
　　能够直接做用于for循环的数据类型有如下几种
　　　　1) 集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等
　　　　2) 生成器，包括生成器和带yield的生成器函数
　　这些可直接做用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)

　　判断是不是可迭代对象
　　　　经过使用isinstance()判断一个对象是不是Iterable对象

　　　　from collections import Iterable
　　　　print(isinstance([], Iterable)) #输出：True
　　　　print(isinstance({}, Iterable)) #输出：True
　　　　print(isinstance('abc', Iterable)) #输出：True
　　　　print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable)) #输出：True
　　　　print(isinstance(100, Iterable)) #输出：False

 

迭代器
　　不但可做用于for循环，还能够被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示没法继续返回下一个值
　　能够被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator

　　判断是不是Iterator对象
　　　　经过使用isinstance()判断一个对象是不是Iterator对象

　　　　from collections import Iterator
　　　　print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator)) #输出：True
　　　　print(isinstance([], Iterator)) #输出：False
　　　　print(isinstance({}, Iterator)) #输出：False
　　　　print(isinstance('abc', Iterator)) #输出：False

 

迭代器和可迭代对象
　　可迭代对象：能够做用于for循环，但不均可以使用next()获取下一个值
　　　　　　　　可迭代对象中的集合数据类型是不能够用next()的，但可迭代对象中的生成器倒是能够使用next()的，因此可迭代对象不都是迭代器
　　迭代器：能够做用于for循环，并能够使用next()获取下一个值

 

集合数据类型，可迭代对象，迭代器
　　集合数据类型中的list、dict、str虽然可迭代，但不是迭代器
　　由于Python的Iterator对象表示的是一个数据流，可把这个数据流看作一个有序序列
　　因为不能提早知道序列的长度，只能不断经过next()函数实现按需计算下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误
　　因此Iterator的计算是惰性的，只有在须要返回下一个数据时它才会计算
　　Iterator甚至能够表示一个无限大的数据流，例如全体天然数，而使用list是永远不可能存储全体天然数的

　　将集合数据类型变成迭代器
　　　　把list、dict、str等Iterable变成Iterator能够使用iter()函数

　　　　print(isinstance(iter([]), Iterator)) #输出：True
　　　　print(isinstance(iter('abc'), Iterator)) #输出：True

　　小结
　　　　凡是可做用于for循环的对象都是Iterable类型
　　　　凡是可做用于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，不过能够经过iter()函数得到一个Iterator对象

 

关于for循环
　　Python的for循环本质上就是经过不断调用next()函数实现的

　　for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
　　　　pass

　　#等价于

　　# 首先得到Iterator对象:
　　it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
　　# 循环:
　　while True:
　　　　try:
　　　　# 得到下一个值:
　　　　x = next(it)
　　except StopIteration:
　　　　# 遇到StopIteration就退出循环
　　　　break