一、可迭代对象定义

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listtupledictsetstr、bytes、bytearray等;

一类是generator,包括表达式生成器和带yield的函数生成器。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象Iterable

二、判断一个对象是否是可迭代对象

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

三、迭代器定义

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

四、判断一个对象是否是迭代器

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

五、迭代器总结

生成器都是Iterator对象,但listtupledictsetstr、bytes、bytearray等虽然是Iterable,却不是Iterator

listtupledictsetstr、bytes、bytearrayIterable变成Iterator可以使用iter()函数。iter()函数可以把一个可迭代对象转换成一个迭代器。

 >>> from collections import Iterator
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter(b'abc'), Iterator)
True

为什么listdictstr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。

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listdictstr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。

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