Python3 学习笔记18_高级特性(迭代器)_20180308

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原创最新推荐文章于 2026-04-02 12:30:21 发布 307 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【ORB_SLAM系列4】—— 一文搞定如何在Ubuntu20.04中安装运行ORB_SLAM3（包含ROS版本和非ROS版本） ORB-SLAM3是一款基于特征点的实时单目SLAM系统，是SLAM领域的研究热点之一。它的核心算法是结合了ORB特征点提取和描述子匹配、单目RGB相机的深度估计、运动估计和地图优化等步骤，能够在实时性和精度之间取得平衡，适用于各种环境下的定位和建图任务。在各种应用领域都有广泛的应用。本教程主要是介绍了关于在ubuntu20.04中运行ORB_SLAM3的所有依赖的库的安装过程，和所遇到的一些报错的解决方法。有什么问题，可以评论区里面交流讨论阅读详情

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# 学习网站：www.liaoxuefeng.com

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#                   Python3 高级特性-迭代器         *
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print ("--------------------分割线------------------")

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# 迭代器
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可迭代对象(Iterable)：可以直接作用于for循环的对象
一类是集合数据类型，如list, tuple, dict, set, str等
一类是generator，包括生成器和带yield的generator function
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象
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from collections import Iterable
print( isinstance([], Iterable) )           # True
print( isinstance({}, Iterable) )           # True
print( isinstance((), Iterable) )           # True
print( isinstance((x for x in range(10)), Iterable) )   # True
print( isinstance(100, Iterable) )          # False
print ("--------------------分割线------------------")
'''
迭代器(Iterator)：可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象
'''
from collections import Iterator
print( isinstance([], Iterator) )           # False
print( isinstance((), Iterator) )           # False
print( isinstance({}, Iterator) )           # False
print( isinstance('str', Iterator) )        # False
print( isinstance(100, Iterator) )          # False

# 列表生成式
print( isinstance([x for x in range(5)], Iterator) )    # False
# 生成器
print( isinstance((x for x in range(5)), Iterator) )    # True
print ("--------------------分割线------------------")
'''
生成器都是Iterator对象，但list,dict,str虽然是Iterable，却不是Iterator
可使用iter()函数把list,dict,str等Iterable变成Iterator
'''
print( isinstance( iter([]), Iterator ) )   # True
print( isinstance( iter(()), Iterator ) )   # True
print( isinstance( iter({}), Iterator ) )   # True
print( isinstance( iter('str'), Iterator ) )# True

'''
为什么list,dict,str等数据类型不是Iterator???
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，知道没有数据时抛出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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