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小白的Python之路 day4 迭代器

2018-01-01 14:30 232 查看

迭代器

学习前，我们回想一下可以直接作用于
for
循环的数据类型有以下几种：

　　1.集合数据类型，如
list
、
tuple
、
dict
、
set
、
str
等；

　　2.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.(可迭代对象你可以简单的理解可循环的对象)


　　我们怎么判断一个对象是不是可循环或者可迭代的？

可以使用
isinstance()
判断一个对象是否是
Iterable
对象： #[b]
isinstance()内置的方法
[/b]

[b]

[/b]

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
。

生成器一定是迭代器，而迭代器不一定是生成器(生成器有next方法，迭代器有next方法不一定是生成器)



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：

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(走到这一步，我才计算，不走到这一步，我就不计算)，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。

总结：

1.凡是可作用于
for
循环的对象都是
Iterable
类型；

2.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。

range()方法

在python2.7和python3的range()方法实现的原理是不一样的，下面我们就来用代码看看，代码如下：

从上面的代码可以看出，在python2.7中range()只是一个list，在python3中是一个迭代器，python2.7中xrange()跟python3中的range()功能是一样的。这就是为什么有同学会问python2.7中xrange()比range()方法更快，

python3中的range()方法实现的原理如下：

实际相当于：range方法就是next()取的，只是封装了，我们看不到

在python 2.7 中,文件方法有f.xreadlines(),然后后面就可以用f.next()方法。在3.0中都一样被封装,了解一下就行，以后看到反正咱看得懂
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