【Python】学习笔记——-4.5、迭代器
2017-02-12 22:25
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我们已经知道,可以直接作用于
一类是集合数据类型,如
一类是
function。
这些可以直接作用于
可以使用
而生成器不但可以作用于
可以被
可以使用
生成器都是
把
你可能会问,为什么
这是因为Python的
凡是可作用于
凡是可作用于
集合数据类型如
Python的
实际上完全等价于:
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。
可以使用
isinstance()判断一个对象是否是
Iterable对象:
>>> from collections 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错误表示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。
可以使用
isinstance()判断一个对象是否是
Iterator对象:
>>> from collections 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。
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。
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
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