Python3.7之迭代器

一、什么是迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

二、可迭代对象

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 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等；

一类是 generator ，包括生成器和带 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，可迭代的意思就是可遍历、可循环。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

from collections.abc import Iterable


print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance({}, Iterable))
print(isinstance('123', Iterable))
print(isinstance((x for x in range(5)), Iterable))
print(isinstance(100, Iterable))
'''
True
True
True
True
False
'''

三、iter()

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。

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

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

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

你可能会问，为什么list、dict、str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。

四、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。