Python基础知识之迭代器

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

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 Iterator>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)True>>> isinstance([], Iterator)False>>> isinstance({}, Iterator)False>>> isinstance('abc', Iterator)False

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：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)  True>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)   True

你可能会问，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

小结

• 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。
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