python—函数进阶-迭代器

迭代：可以理解成循环，迭代一次，循环一次

根据所学知识我们知道，直接作用于for循环的数据类型有：

一是集合数据类型，如str ， list， tuple, dict, set等

一类是generator，如，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，（听到可迭代对象可以理解为可用for循环的对象）

可以用isinstance（）判断一个对象是否为Iterable对象：

from collections import IterableIterable
<class 'collections.abc.Iterable'>  # 执行结果isinstance('abv', Iterable)
True   # 执行结果
isinstance(1233，  Iterable)
False # 执行结果

isinstance((i for i in range(10))，  Iterable)True  # 执行结果

而生成器不但可以作用于fou循环，还可以被next（）不断调用并返回下一个值，知道最后抛出StopIteration错误表示无法继续。

*可以被next（）函数调用并不断返回下一个值的对象（东西）叫迭代器：generator

所以生成器只是迭代器的一种，而且不只是生成器可以被next（）调用，自己写的一个不是生成器的东西也可以被next（）调用。

可以用isinstance（）判断一个对象是否为Iterabor对象：

from collections import Iteratorisinstance('abv', Iterator)
False   # 执行结果
isinstance(1233，  Iterator)
False # 执行结果
isinstance([]，  Iterator)
False # 执行结果
isinstance({}，  Iterator)
False # 执行结果isinstance((i for i in range(10))，  Iterator)
True  # 执行结果

生成器都是Iterabor对象，而list, str, dict 都只是Iterable，而不是 Iterator，把list, str, dict等Iterable变成Iterator，可以使用iter（）函数：

isinstance(iter([])，  Iterator)
True # 执行结果
isinstance(iter({})，  Iterator)
True # 执行结果

为什么list，dict，str 等不是Iterator，

因为再pyton中，Iterator对象表示的是一个数据流（没有办法判断终点在哪里，无穷尽的，就是说产生这个数据的时候不知道什么时候结束，比如说时间就是一个时间流，而一个列表，字符串都是由一定长度的，字典是有一定大小的），形成一个迭代器的时候，不需要管内容，他会一直往走，没有终止条件。（也就是说如果一个变量是一个迭代器，len一下并不能算出他的长度）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。

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。

总结：

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。

Python3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

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaobai-yemao/p/8796011.html

python—函数进阶-迭代器相关推荐

好好学python·函数进阶（递归函数，回调函数，闭包函数，匿名函数，迭代器）
函数进阶递归函数回调函数闭包函数特点匿名函数 lambda 表达式迭代器 iter() next() 迭代器的取值方案迭代器取值特点,取一个少一个,直到都取完,最后再获取就会报错检测迭 ...
Python — 函数进阶(2)
文章目录函数进阶(2) 可迭代对象什么是可迭代对象可迭代对象的意义可迭代对象的使用迭代器什么是迭代器迭代器的优势迭代器的劣势怎么使用迭代器生成器什么是生成器怎么使用生成器以函 ...
python 函数进阶_Python学习入门基础：一篇文章搞定函数基础、函数进阶
一.函数基础函数的快速体验函数的基本使用函数的参数函数的返回值函数的嵌套调用在模块中定义函数私信小编001即可获取Python学习资料01. 函数的快速体验 1.1 快速体验所谓函数,就是 ...
Python函数进阶（11）
函数进阶函数参数类型不可变数据类型和可变数据类型自加的区别 1. 判断gl_num和gl_list的值命名空间作用域全局变量和局部变量 global 和nonlocal关键字内置函数 1. ...
Python函数之迭代器
一.Python迭代器 1.1.函数的运用 # 直接使用函数名其打印效果为函数在内存的地址 def f():print("Its Ok")print(f)# 函数名可以直接赋值给一 ...
python函数进阶小结_Python-进阶-functools模块小结
文档地址 functools.partial 作用: functools.partial 通过包装手法,允许我们 "重新定义" 函数签名用一些默认参数包装一个可调用对象,返回结 ...
python函数进阶小结_python之函数进阶
1. 今日内容 1.1 函数的参数 *的魔性用法函数形参最终顺序 1.2名称空间全局名称空间,局部名称空间,内置名称空间取值顺序与加载顺序作用域内置函数:globals() locals() ...
2.3.12 Python 函数进阶-装饰器
代码运行期间动态增加功能的方式,称之为"装饰器"(Decorator) 本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数所以,我们要定义一个能打印日志的decorator,可 ...
Python函数进阶
def eat(a,b,v,f,g): print(a,b,v,f,g) eat('方便面','包子','麻团','豆浆','咸菜') def eat(a,b,*args): # 聚合打包 prin ...

python—函数进阶-迭代器

python—函数进阶-迭代器相关推荐

最新文章

热门文章