Python學習25 迭代器

2021-10-05 18:43:38 字數 2806 閱讀 7964

我們已經知道，可以直接作用於for迴圈的資料型別有以下幾種：

一類是集合資料型別，如list、tuple、dict、set、str等；

一類是generator，包括生成器和帶yield的generator function。

這些可以直接作用於for迴圈的物件統稱為可迭代物件：iterable。

可以使用isinstance()判斷乙個物件是否是iterable物件：

>>> from collections.abc import iterable


>>> isinstance(, iterable)


true


>>> isinstance({}, iterable)


true


>>> isinstance('abc', iterable)


true


>>> isinstance((x for x in range(10)), iterable)


true


>>> isinstance(100, iterable)


false
而生成器不但可以作用於for迴圈，還可以被next()函式不斷呼叫並返回下乙個值，直到最後丟擲stopiteration錯誤表示無法繼續返回下乙個值了。

可以使用isinstance()判斷乙個物件是否是iterator物件：

>>> from collections.abc import iterator


>>> isinstance((x for x in range(10)), iterator)


true


>>> isinstance(, iterator)


false


>>> isinstance({}, iterator)


false


>>> isinstance('abc', iterator)


false
生成器都是iterator物件，但list、dict、str雖然是iterable，卻不是iterator。

把list、dict、str等iterable變成iterator可以使用iter()函式：

>>> isinstance(iter(), iterator)


true


>>> isinstance(iter('abc'), iterator)


true
你可能會問，為什麼list、dict、str等資料型別不是iterator？

這是因為python的iterator物件表示的是乙個資料流，iterator物件可以被next()函式呼叫並不斷返回下乙個資料，直到沒有資料時丟擲stopiteration錯誤。可以把這個資料流看做是乙個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函式實現按需計算下乙個資料，所以iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下乙個資料時它才會計算。

iterator甚至可以表示乙個無限大的資料流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能儲存全體自然數的。

凡是可作用於for迴圈的物件都是iterable型別；

凡是可作用於next()函式的物件都是iterator型別，它們表示乙個惰性計算的序列；

集合資料型別如list、dict、str等是iterable但不是iterator，不過可以通過iter()函式獲得乙個iterator物件。

python的for迴圈本質上就是通過不斷呼叫next()函式實現的，例如：

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


pass
實際上完全等價於：

# 首先獲得iterator物件:


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


# 迴圈:


while true:


try:


# 獲得下乙個值:


x = next(it)


except stopiteration:


# 遇到stopiteration就退出迴圈


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