Python小程序练习三之迭代器小例子

2018-06-18 02:24:45来源:未知 阅读 ()

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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等;

一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:

 1 >>> from collections import Iterable
 2 >>> isinstance([], Iterable)
 3 True
 4 >>> isinstance({}, Iterable)
 5 True
 6 >>> isinstance('abc', Iterable)
 7 True
 8 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
 9 True
10 >>> isinstance(100, Iterable)
11 False
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而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

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:

1 >>> from collections import Iterator
2 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
3 True
4 >>> isinstance([], Iterator)
5 False
6 >>> isinstance({}, Iterator)
7 False
8 >>> isinstance('abc', Iterator)
9 False
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生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:

1 >>> isinstance(iter([]), Iterator)
2 True
3 >>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
4 True
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你可能会问,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。

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