Python编程高级特性--迭代器

一.简单介绍

直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

• 集合数据类型：
  list 例如：list = ["yuhaohao", "lisheng", "huang"]
  tuple 例如：tuple = ("yuhaohao", "lisheng", 18, 29)
  dict 例如：dict = {"yushengyin": 18, "lisheng": 20}
  set 例如：set = set(['yuhaohao', "lisheng"])
  str 例如：str = "yuhaohao"
• 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

二.可迭代对象的判断

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

[root@openstack01 python]# vi instance.py 
#!/usr/bin/python
from collections import Iterable
list_1 = ["yuhaohao", "lisheng"]
print isinstance(list_1, Iterable)
[root@openstack01 python]# python instance.py 
True

三.生成器的介绍

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，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

• 迭代器的判断
  可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象

>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) 
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
>>> 

生成器都是Iterable对象，但是list，dict，str虽然是Iterable，却不是Iterator

四.Iterable转化Iterator方法

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

>>> from collections import Iterator 
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), 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，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，而用list是永远不可能存储全体自然数的

python中的for循环本质上就是不断调用next()函数实现的，例如：

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

等价于

ite = iter(['yushengyin', 'lijing', 'yuhaohao'])
while True:
    try:
        x = next(ite)
        print x
    except StopIteration:
        break