python迭代器

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我们已经知道，可以直接作用于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
print(isinstance([],Iterable)) #True
print(isinstance({},Iterable)) #True
print(isinstance(‘123‘,Iterable)) #True
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterable)) #True
print(isinstance(123,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。

判断一个对象是否是Iterator对象：

from collections import Iterator
print(isinstance([],Iterator)) #False
print(isinstance({},Iterator)) #False
print(isinstance(‘123‘,Iterator)) #False
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator)) #True
print(isinstance(123,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：

from collections import Iterator
list1 = iter(range(10))
print(isinstance(list1,Iterator))  #True
print(list1.__next__())#0
print(list1.__next__())#1
print(list1.__next__())#2

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。

参考文档： 迭代器--廖老师博客

python迭代器

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原文地址：http://www.cnblogs.com/qing-chen/p/7268611.html