Iterable和Iterator_typing.iterator和iterable-优快云博客

本文探讨了可迭代对象（Iterable）与迭代器（Iterator）的概念。可迭代对象包括list、tuple、dict、set、str和生成器，可以用isinstance()判断其可迭代性。而迭代器可通过next()函数获取序列中的下一个元素，但list、dict、str等虽是Iterable，却不是Iterator。使用iter()函数可将这些Iterable转化为Iterator。Python的for循环依赖于迭代器的next()函数，其执行过程是惰性的，仅在需要时计算下一个数据，这使得Iterator能处理无限大或不可预知长度的数据流。

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可以直接作用于for循环的数据类型：

①集合数据类型：list、 tuple、 dict、 set、 str

②generator：生成器、带有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

可以使用 isinstance()判断一个对象是否是 Iterable 对象，实例如下：

#   _*_ coding:utf-8 _*_
from typing import Iterable

__author__ = 'admin'

g = (x for x in range(10))
print(isinstance(g, Iterable))

输出结果：True

#   _*_ coding:utf-8 _*_
from typing import Iterable

__author__ = 'admin'

g = []
print(isinstance(g, Iterable))

输出结果：True

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，实例如下：

#   _*_ coding:utf-8 _*_
from typing import Iterable, Iterator

__author__ = 'admin'

g = (x for x in range(10))
print(isinstance(g, Iterator))

输出结果：True

#   _*_ coding:utf-8 _*_
from typing import Iterable, Iterator

__author__ = 'admin'

g = []
print(isinstance(g, Iterator))

输出结果：False

总结：

①生成器都是Iterator 对象

②list、 dict、 str 虽然是 Iterable，却不是Iterator

③如何把 list、 dict、 str 等 Iterable 变成 Iterator呢？答案是iter()函数，实例如下：

#   _*_ coding:utf-8 _*_
from typing import Iterable, Iterator

__author__ = 'admin'

print(isinstance(iter([]), Iterator), isinstance(iter('abc'), Iterator))

输出结果：True True

回到问题“为什么list、dict、str不是Iterator呢？”

①Python 的 Iterator 对象表示的是一个数据流

②这个数据流是一个不能提前被知道序列长度的有序序列

③只能不断通过 next()函数实现按需计算下一个数据

④Iterator 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

⑤Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。这一点list就办不到

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

#   _*_ coding:utf-8 _*_
__author__ = 'admin'

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    print(x)

等同于迭代器写法：

#   _*_ coding:utf-8 _*_
__author__ = 'admin'

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])

while True:
    try:
        x = next(it)
        print(x)
    except StopIteration:
        break