迭代器

　　已知，可以直接作用于for循环的数据类型有：

　　一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str

　　一类是generator，包括生成器和带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

判断是否为可迭代对象：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([],Iterable)
True
>>> isinstance({},Iterable)
True
>>> isinstance('abc',Iterable)
True
>>> isinstance(x*2 for x in range(10),Iterable)
True
>>> isinstance(100,Iterable)
False

　　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

判断是否为迭代器：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance([],Iterator)
False
>>> isinstance({},Iterator)
False
>>> isinstance('abc',Iterator)
False
>>> isinstance((x*2 for x in range(10)),Iterator)
True
>>> isinstance(100,Iterator)
False

　　使用iter()函数可将list、dict、str等Iterable变成Iterator

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

　　因为python的Iterator对象表示的是一个数据流，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作是一个有序序列，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，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

　　Iterator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。

另外：

　　python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/chy-op/p/10179638.html

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