15-Python-迭代器

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1、迭代器的基本概念

我們已經知道，可以直接作用於for迴圈的資料類型有以下幾種：

• 一類是集合資料類型，如list、tuple、dict、set、str等；
• 一類是generator，包括產生器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用於for迴圈的對象統稱為可迭代對象：Iterable。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象：

 1 >>> from collections import Iterable 2 >>> isinstance([], Iterable) 3 True 4 >>> isinstance((), Iterable) 5 True 6 >>> isinstance({}, Iterable) 7 True 8 >>> isinstance("abc", Iterable) 9 True10 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)11 True12 >>> isinstance(100,Iterable)13 False

而產生器不但可以作用於for迴圈，還可以被next()函數不斷調用並返回下一個值，直到最後拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。

*可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。產生器一定是迭代器，而迭代器不一定是產生器。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：

1 >>> from collections import Iterator2 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)3 True4 >>> isinstance([], Iterator)5 False6 >>> isinstance({}, Iterator)7 False8 >>> isinstance("abc", Iterator)9 False

產生器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數：

1 >>> isinstance(iter([]), Iterator)2 True3 >>> isinstance(iter(‘abc‘), Iterator)4 True

你可能會問，為什麼list、dict、str等資料類型不是Iterator？

這是因為Python的Iterator對象表示的是一個資料流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個資料，直到沒有資料時拋出StopIteration錯誤。可以把這個資料流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個資料，所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個資料時它才會計算。

Iterator甚至可以表示一個無限大的資料流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能儲存全體自然數的。

 

2、迭代器小結

凡是可作用於for迴圈的對象都是Iterable類型；

凡是可作用於next()函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列；

集合資料類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。

Python的for迴圈本質上就是通過不斷調用next()函數實現的，如下：

 1 >>> it = iter([1, 2, 3, 4, 5]) 2 >>> while True: 3     try: 4         x = next(it) 5         print(x) 6     except StopIteration: 7         break 8 #如下為輸出結果     9 110 211 312 413 5

 

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