1. 可迭代对象
可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象。
from collections import Iterable
print(isinstance([], Iterable)) #列表是可迭代对象
print(isinstance({}, Iterable)) #字典是
print(isinstance('abc', Iterable)) #字符串是
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable)) #生成器是可迭代对象
print(isinstance(100, Iterable)) #整数不是可迭代对象
print(isinstance((), Iterable)) #元组是
True
True
True
True
False
True
2. 迭代器
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。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象。
from collections import Iterator
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator))
print(isinstance([], Iterator))
print(isinstance({}, Iterator))
print(isinstance('abc', Iterator))
True
False
False
False
所以生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
3. 生成器
生成器指的就是生成器对象：
生成器其实是一种特殊的迭代器。
- 可以由生成器表达式得到；
#(expr for iter_var in iterable)
L= (i +1 for i in range(10) if i %2)
print(type(L))
print(next(L))
print(next(L))
print(next(L))
#generator 生成器
2
4
6
- 可以使用yield关键字得到一个生成器函数，调用这个函数得到一个生成器对象。
- 函数体中包含yield语句的函数，反正生成器对象
- 生成器对象，是延迟计算、惰性求值的。
#实现计数器
def inc():
def counter():
i = 0
while True:
i += 1
yield i
c= counter() #c是生成器，可以使用next求值
return lambda : next(c)
foo = inc()
print(foo())
print(foo())
1
2
#打印斐波那契数列
def fib():
x = 0
y = 1
while True:
yield y
x, y = y, x+y
foo = fib() #调用了yield的函数才是生成器
print(type(foo)) #foo是个生成器
for _ in range(5):
print(next(foo)) #打印5次 next(foo)
for _ in range(100):
next(foo) #先执行100次next(foo)
print(next(foo)) #再打印出第101次
1
1
2
3
5
6356306993006846248183
4. 总结
关系图：
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