(十二)python3 迭代器

可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。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。

　　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

迭代器（Iterator）：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

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

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

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