---------------------------------------------------------------前言------------------------------------------------------------------------------
- iterable被认为是一类对象，这类对象能够一次返回它的一个成员（也就是元素）。是适合迭代的对象。
- 实际上，任何具有__iter__()或__getitem__()方法的对象，Python就认为它是一个iterable。
- Python大量内置的iterable类型，如： list，str，tuple，dict，file，xrange等。使用内置的iter()函数来生成iterator。iter(iterable) -> iterator object
- Sequence的字面意思是序列。既然是序列，那么就应该有成员，成员之间是有序的且包含了若干成员。
- sequence首先是iterable。如果这个iterable可以通过整数索引来访问其元素并可以获
得其大小，那么它是sequence。 - iterator对象就是且必须实现了迭代协议（iterator protocol【1】【2】）的对象。Python里的iterator实现了两个方法：
__iter__() # 返回迭代器本身
__next__() # Python2使用next()
- iterable： 至少定义了__iter__()或__getitem__()方法的对象。
- sequence： 至少定义了__len__()或者__getitem__()方法的对象。
- iterator：至少定义__iter__()和__next__()法的对象。
--------------------------------------------------------------正文------------------------------------------------------------------------------
想必Python的老鸟们对于Python里的iterable，sequence和iterators应该非常了解，且能做到运用自如。
但是对于刚刚开始学习Python的新手们来说，这三个玩意儿估计够让他们抓狂的。先看一段有趣的代码：
-
>>> l = ['a', 'b', 'c']
-
>>> l_iter = l.__iter__()
-
>>> l
-
['a', 'b', 'c']
-
>>> l_iter
-
<list_iterator object at 0x7f40f2c46668>
-
>>> for e in l: print(e)
-
...
-
a
-
b
c
-
>>> for e in l: print(e)
-
...
-
a
-
b
-
c
-
>>> l_iter.__next__()
-
'a'
-
>>> l_iter.__next__()
-
'b'
-
>>> for e in l_iter: print(e)
-
...
-
c
-
>>> l_iter.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
-
>>> list(l_iter)
-
[]
从这段代码，可以看出一些特点：
list和由list生成的list_iterator都可以进行遍历。
list可以无限次的使用，而list_iterator只能使用一次。
list_iterator通过__next__()方法来获取下一个元素，且只能获取一次。
当最后一个元素被获取后，如果想继续，StopIteration将会抛出。
其实在这里，list就是iterable（也是sequence），而l_iter则是iterator，为什么它们会有那些特点呢？下面将
详细介绍它们及其之间的关系。
-
Iterable
在Python里iterable被认为是一类对象，这类对象能够一次返回它的一个成员（也就是元素）。抽象一点就是
适合迭代的对象。实际上，任何具有__iter__()或__getitem__()方法的对象，Python就认为它是一个iterable。
Python里有大量内置的iterable类型，如： list，str，tuple，dict，file，xrange等。使用内置的iter()函数来生成
iterator。即:
iter(iterable) -> iterator object
-
Sequence
Sequence的字面意思是序列。既然是序列，那么就应该有成员，成员之间是有序的且包含了若干成员。当然
从理论上讲，序列的成员数可以是无限制的。那么将其抽象成数据类型后，便可定义为有序对象的集合。维基
百科是这样定义sequence的：
A sequence is an ordered list. Like a set, it contains members (also called elements, or terms).
The number of ordered elements (possibly infinite) is called the length of the sequence.
从定义可以看出sequence有三个特性：
包含成员（元素）
有序成员（有序）
成员数量（大小）
Python里这样定义sequence：
An iterable which supports efficient element access using integer
indices via the __getitem__()
special method and defines a __len__() method that returns the length of the sequence.
从定义里可以看出，sequence首先是iterable。如果这个iterable可以通过整数索引来访问其元素并可以获
得其大小，那么它是sequence。很显然，dict是iterable，但不是sequence，即使它有__getitem__() 和 __len__()
这两种方法。因为它不是通过整数索引而是通过key来获取元素的。Python将sequence对象的三个特性变成了两
个方法__getitem__()和 __len__()。通过这两个方法我们可以获得sequence对象的元素和大小。
-
Iterator
Iterator（迭代器）存在于众多面向对象的程序设计语言中，它是一种经典的设计模式。迭代器模式提供一种访问
有序访问聚合对象里元素的方法。具体到Python语言里，正如在我的前一篇博文《Iterators详解》介绍的，iterator
对象就是且必须实现了迭代协议（iterator protocol【1】【2】）的对象。Python里的iterator实现了两个方法：
__iter__() # 返回迭代器本身
__next__() # Python2使用next()
通过iterable, sequence和iterator的定义可以看出这三者的密切关系。下图很好的诠释了它们之间的关系。
很显然，Python认为sequence和iterator都是iterable。当然还有一部分non-sequence也被认为是iterable。例如，
dictionary，set等。定义了__getitem__()和__len__()方法的non-sequence对象和sequence对象都可以用iter()来
返回一个iterator。iter(X)是这样工作的（X是一个iterable）：
调用X的__iter__()方法来生成一个iterator。
如果X没有__iter__()方法，Python将会自动构建一个iterator，并尝试通过X[0]， X[1]， X[2] ... 或X[key1]，x[key2] ... 来获取元素。
Iterable里，sequence和non-sequence的区别就在于访问元素的方式，通过整数索引（index）访问的是seqence，
而不能通过整数索引访问的是non-sequence。其实，我们完全可以通过对象定义的方法来区分一个对象到底是iterable，
sequence还是iterator。
iterable： 至少定义了__iter__()或__getitem__()方法的对象。
sequence： 至少定义了__len__()或者__getitem__()方法的对象。
iterator：至少定义__iter__()和__next__()法的对象。
下面来看一些实例：
-
#!/usr/bin/env python
-
# -*- coding: utf -*-
-
class Train(object):
-
def __init__(self, cars):
-
self.cars = cars
-
def __len__(self):
-
return self.cars
-
def __getitem__(self, key):
-
if key >= 0:
-
index = key
else:
-
index = self.cars + key
-
if 0 <= index < len(self):
-
return 'Carriage #%s' % (index + 1)
else:
-
raise IndexError('No carriage at #%s' % key)
这里，我们定义了一个名为Train的类实现了一个火车的sequence。这个实现了sequence的两个关键的方法：
__len__()和__getitem__()，实际上这两个方法被叫作sequence protocol。实现了这两个方法，也就实现了一
个immutable 【4】的seqence。
-
>>> from train import Train
-
>>> t = Train(4)
-
>>> t
-
<train.Train object at 0x7f491e457080>
>>> t[0]
-
'Carriage #1'
-
>>> len(t)
4
-
>>> t.__len__()
-
4
-
>>> t.__getitem__(2)
-
'Carriage #3'
-
>>> t[3]
-
'Carriage #4'
-
>>> t[-3]
'Carriage #2' -
>>> for i in t:
... print(i)
...
Carriage #1
Carriage #2
Carriage #3
Carriage #4
从上面的实验代码可以看出，我们可以对 t 进行遍历，获取元素和大小。毫无疑问，这个t对象有__getitem__()
方法，所以它也是iterable。我们可以将用t来生成新的list，tuple等对象，也可生成iterator对象。请看下面的代码：
-
>>> list(t)
-
['Carriage #1', 'Carriage #2', 'Carriage #3', 'Carriage #4'] # 生成了一个list对象
-
>>> iter(t)
-
<iterator object at 0x7f491e4755f8>
-
>>> tuple(t)
-
('Carriage #1', 'Carriage #2', 'Carriage #3', 'Carriage #4') # 生成了一个tuple对象
-
>>> t_iter = iter(t)
>>> t_iter
<iterator object at 0x7f491e475da0> # 生成了一个iterator对象
>>> "__iter__" and "__next__" in dir(t_iter) #
True
>>>
那么iterator和iterable（非iterator的iterable）到底有什么区别呢？我先看下面的代码：
-
>>> t
-
<train.Train object at 0x7f491e457080>
-
>>> t[0]
-
'Carriage #1'
-
>>> t[3]
-
'Carriage #4'
-
>>> t[4]
-
Traceback (most recent call last):
-
File "<stdin>", line 1, in <module>
-
File "/home/pygeek/DEV/pyprj/reading/train.py", line 22, in __getitem__
-
raise IndexError('No carriage at #%s' % key)
-
IndexError: No carriage at #4
-
>>> t[2]
-
'Carriage #3'
-
>>> t[1]
-
'Carriage #2'
-
>>> for i in t: # 第一次遍历
-
... print(i)
-
...
-
Carriage #1
-
Carriage #2
-
Carriage #3
-
Carriage #4
-
>>> for i in t: # 第二次遍历
... print(i)
...
Carriage #1
Carriage #2
Carriage #3
Carriage #4
t 对象是sequence，当然它也是iterable，但是它不是iterator。我们通过索引或遍历访问元素。当索引超出t对象
的长度范围时，IndexError将会被抛出。t对象可以被多次甚至无限次的使用。但是，iterator确实有些不一样了。
-
>>> t_iter = iter(t)
-
>>> t_iter
-
<iterator object at 0x7f491c9ac4e0>
-
>>> t_iter[0]
Traceback (most recent call last):
-
File "<stdin>", line 1, in <module>
-
TypeError: 'iterator' object is not subscriptable
-
>>> t_iter.__next__()
-
'Carriage #1'
-
>>> t_iter.__next__()
-
'Carriage #2'
-
>>> t_iter.__next__()
-
'Carriage #3'
-
>>> t_iter.__next__()
-
'Carriage #4'
-
>>> t_iter.__next__()
-
Traceback (most recent call last):
-
File "<stdin>", line 1, in <module>
-
StopIteration
-
>>> for i in t_iter:
-
... print(i)
-
...
-
>>>
上面的代码说明，iterator不能通过索引来访问元素，但是可以用它的__next__()方法来访问元素；可进行遍历，
但是只能完整遍历一次。当所有的元素都被访问过后，再调用__next__()，抛出的异常是StopIteration，而不是
IndexError。此时，我们称iterator已经被耗尽，不能再进行遍历。实际上，iterator存储了元素的位置状态并可以
通过调用__next__()访问下一个元素并更新内部的位置状态直到所有的元素都被访问。这些不同使得iterator对象
会比list，tuple这样的iterable更有效率并占用更少的内存空间。我们可以用sys.getsizeof()来做一粗略的测试：
-
>>> t_iter = iter(t)
-
>>> t_iter
-
<iterator object at 0x7f491e479780>
-
>>> t_list = list(t)
-
>>> t_list
-
['Carriage #1', 'Carriage #2', 'Carriage #3', 'Carriage #4']
-
>>> t_tuple = tuple(t)
-
>>> t_tuple
-
('Carriage #1', 'Carriage #2', 'Carriage #3', 'Carriage #4')
-
>>> sys.getsizeof(t), sys.getsizeof(t_iter), sys.getsizeof(t_list), sys.getsizeof(t_tuple)
-
(56, 56, 120, 80)
我们可以看到list对象比iterator对象的两倍还要大。所以，如果我们仅仅只是需要iterable的元素，而不需要一个
完整的list的话，那么用iterator将更有效率并节省空间。
-------------------------------------------------------------------后记------------------------------------------------------------------
简单总结一下：
iterable： 实现了__iter__()或__getitem__()方法的对象。
sequence：实现是了sequence protocol（即方法: __getitem__()和__len__()），并能使用整数索引访问元素的iterable对象。
iterator: 实现了iterator protocol（即方法：__next__()和__iter__()）的iterable对象。
通过iterable创建iterator的方法：
iter(iterable) -> iterator
iterable.__iter__() -> iterator 【5】
-
注：
【1】所有的代码都在Python 3.4.0下测试通过。
【2】protocol: a synonym for interface used in dynamic languages like Python，Ruby，...
【3】iterator protocol: The iterator protocol consists of
two methods. The __iter__() method, which must return
the iterator object and the __next__() method, which returns
the next element.
【4】immutable： An object with a fixed value. Such an object cannot be altered. A new object has to be created if a different value has to be stored.
【5】iterable.__iter__()返回的是一个新的iterator，而iterator.__iter__()返回的iterator对象本身。