Python 高级特性（5）- 迭代器

前言

迭代器貌似是 Python3 才有的（猜的），在廖雪峰大神的网站中 Python2 是没有迭代器一栏的

可 for 循环的对象

• 常见集合数据类型（迭代对象）：list、tuple、dict、set、str
• 生成器 generator

可迭代对象（Iterable）

可以直接用 for 循环的对象都叫可迭代对象

关于 Iterable 的文章可以再看看这篇

https://www.cnblogs.com/poloyy/p/14658433.html

复习下生成器

它可以用 for 循环拿到下一个值，也可以用 .next() 函数来拿到下一个值

迭代器（Iterator）

可以通过 .next() 函数调用并不断返回下一个值的对象就是迭代器

如何判断是不是迭代器

可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterator 对象

print(isinstance([], Iterator))
print(isinstance({}, Iterator))
print(isinstance("test", Iterator))
print(isinstance(1234, Iterator))
print(isinstance([x for x in range(2)], Iterator))
print(isinstance((x for x in range(2)), Iterator))
print(isinstance(enumerate([]), Iterator))

# 输出结果
False
False
False
False
False
True
True

生成器都是 Iterator 对象，但 list、dict、str 虽然是 Iterable ，却不是 Iterator 

如何变成 Iterator

把 list、dict、str 等 Iterable 变成 Iterator 可以使用 iter() 函数

print(isinstance(iter([]), Iterator))
print(isinstance(iter({}), Iterator))
print(isinstance(iter("test"), Iterator))
print(isinstance(iter([x for x in range(2)]), Iterator))

# 输出结果
True
True
True
True

注意：非 iterable 对象不能调用这个方法哦，比如整型

为什么 list、dict、str 等数据类型不是 Iterator

• 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

总结

• 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