大聊Python----迭代器

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迭代器

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：

>>> 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

而迭代器不但可以作用於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。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：

>>> from collections import Iterator>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)True>>> isinstance([], Iterator)False>>> isinstance({}, Iterator)False>>> isinstance(‘abc‘, Iterator)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：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)True>>> isinstance(iter(‘abc‘), Iterator)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。

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，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:    pass

實際上完全等價於：

# 首先獲得Iterator對象:it = iter([1, 2, 3, 4, 5])# 迴圈:while True:    try:        # 獲得下一個值:        x = next(it)    except StopIteration:        # 遇到StopIteration就退出迴圈        break

 

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