python 高级特性之迭代器

python学习笔记，特做记录，分享给大家，希望对大家有所帮助。

迭代器

我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

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。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

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

运行结果如下：

True
True
True
True
False

Process finished with exit code 0

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

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 Iterable
print isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
print isinstance([], Iterator)
print isinstance({}, Iterator)
print isinstance('abc', Iterator)

运行结果如下：

True
False
False
False

Process finished with exit code 0

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

from collections import Iterable
print isinstance(iter([]), Iterator)
print isinstance(iter('abc'), Iterator)

运行结果如下：

True
True

Process finished with exit code 0

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为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，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

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。

欢迎关注公众号「网罗开发」，可领取python测试demo和学习资源，大家一起学python，网罗天下方法，方便你我开发。

希望可以帮助大家，如有问题可加QQ技术交流群: 668562416
如果哪里有什么不对或者不足的地方，还望读者多多提意见或建议
如需转载请联系我，经过授权方可转载，谢谢