python入门之迭代器
迭代器
已知,可以直接作用于for循环的数据类型有:
一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str
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
判断是否为可迭代对象:
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([],Iterable)
True
>>> isinstance({},Iterable)
True
>>> isinstance('abc',Iterable)
True
>>> isinstance(x*2 for x in range(10),Iterable)
True
>>> isinstance(100,Iterable)
False
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
判断是否为迭代器:
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance([],Iterator)
False
>>> isinstance({},Iterator)
False
>>> isinstance('abc',Iterator)
False
>>> isinstance((x*2 for x in range(10)),Iterator)
True
>>> isinstance(100,Iterator)
False
使用iter()函数可将list、dict、str等Iterable变成Iterator
为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?
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作是一个有序序列,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。
另外:
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
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