Python学习笔记 - 迭代器Iterator

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的。

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

demo

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-from collections import Iterable, Iteratordef g():    yield 1    yield 2    yield 3print('Iterable? [1, 2, 3]:', isinstance([1, 2, 3], Iterable))print('Iterable? \'abc\':', isinstance('abc', Iterable))print('Iterable? 123:', isinstance(123, Iterable))print('Iterable? g():', isinstance(g(), Iterable))print('Iterator? [1, 2, 3]:', isinstance([1, 2, 3], Iterator))print('Iterator? iter([1, 2, 3]):', isinstance(iter([1, 2, 3]), Iterator))print('Iterator? \'abc\':', isinstance('abc', Iterator))print('Iterator? 123:', isinstance(123, Iterator))print('Iterator? g():', isinstance(g(), Iterator))# iter list:print('for x in [1, 2, 3, 4, 5]:')for x in [1, 2, 3, 4, 5]:    print(x)print('for x in iter([1, 2, 3, 4, 5]):')for x in iter([1, 2, 3, 4, 5]):    print(x)print('next():')it = iter([1, 2, 3, 4, 5])print(next(it))print(next(it))print(next(it))print(next(it))print(next(it))d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}# iter each key:print('iter key:', d)for k in d.keys():    print('key:', k)# iter each value:print('iter value:', d)for v in d.values():    print('value:', v)# iter both key and value:print('iter item:', d)for k, v in d.items():    print('item:', k, v)# iter list with index:print('iter enumerate([\'A\', \'B\', \'C\']')for i, value in enumerate(['A', 'B', 'C']):    print(i, value)# iter complex list:print('iter [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:')for x, y in [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]:    print(x, y)