迭代器

可迭代对象
　　可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种
　　　　1) 集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等
　　　　2) 生成器，包括生成器和带yield的生成器函数
　　这些可直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)

　　判断是否是可迭代对象
　　　　通过使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

　　　　from collections import Iterable
　　　　print(isinstance([], Iterable)) #输出：True
　　　　print(isinstance({}, Iterable)) #输出：True
　　　　print(isinstance('abc', Iterable)) #输出：True
　　　　print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable)) #输出：True
　　　　print(isinstance(100, Iterable)) #输出：False

迭代器
　　不但可作用于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
　　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

　　判断是否是Iterator对象
　　　　通过使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象

　　　　from collections import Iterator
　　　　print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator)) #输出：True
　　　　print(isinstance([], Iterator)) #输出：False
　　　　print(isinstance({}, Iterator)) #输出：False
　　　　print(isinstance('abc', Iterator)) #输出：False

迭代器和可迭代对象
　　可迭代对象：可以作用于for循环，但不都可以使用next()获取下一个值
　　　　　　　　可迭代对象中的集合数据类型是不可以用next()的，但可迭代对象中的生成器却是可以使用next()的，所以可迭代对象不都是迭代器
　　迭代器：可以作用于for循环，并可以使用next()获取下一个值

集合数据类型，可迭代对象，迭代器
　　集合数据类型中的list、dict、str虽然可迭代，但不是迭代器
　　因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，可把这个数据流看做一个有序序列
　　由于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，直到没有数据时抛出StopIteration错误
　　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

　　将集合数据类型变成迭代器
　　　　把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

　　　　print(isinstance(iter([]), Iterator)) #输出：True
　　　　print(isinstance(iter('abc'), Iterator)) #输出：True

　　小结
　　　　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

关于for循环
　　Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

　　for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
　　　　pass

　　#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

原文链接:https://www.cnblogs.com/shiliye/p/10916760.html
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