python迭代器、可迭代对象

在已知的可直接作用于for循环的数据类型有以下几种
第一类

• list
• tuple
• dict
• set
• str

第二类

• generator

可直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable
可利用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象

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

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
可利用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象

from collections.abc import Iterator
isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
>>> True
isinstance([], Iterator)
>>> False
isinstance({}, Iterator)
>>> False
isinstance(100, Iterator)
>>> False

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

list、dict、str为啥不是Iterator？
原因：

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。

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。

• 可迭代对象和迭代器，通过函数tier()转换

• 迭代器：数据流，变长，惰性的

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

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

实际上完全等价于：

# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出循环
        break