python 入坑路-迭代器

迭代器

可以作用域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 的生成器函数 generator function.

这些可以直接作用域for 循环的对象统称为可迭代对象：Iterable.

可以使用 isinstance() 判断对象是否是 Iterable 对象：

By the way: 可迭代就是可以 循环。可以循环的对象 Iterable

from collections import Iterable

print(isinstance([],Iterable))

print(isinstance((),Iterable))
print(isinstance("",Iterable))
print(isinstance(123,Iterable))

# 输出
True
True
True
False

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

知道最好抛出 stopIteration 错误表示无法继续返回下一个值。

可以被 next() 函数调用并不断返回下一个值得对象称为 迭代器：Iterator 

可以使用isinstance() 判断一个对象是否是 Iterator 对象：

 

a=isinstance((x for x in range(10)),Iterator)
print(a)

def fib(max):
    n,a,b=0,0,1
    while True:
        yield b
        a,b=b,a+b
        n+=1
    return "niubi"

b=fib(10)
print(type(b))
print(isinstance(b,Iterator))

#输入
True
<class 'generator'>
True

by the way : 用 dir 查看可以调用的方法。

生成器都是 Iterable 对象，但是 list,dict str 虽然是Iterable,却不是Iterator

把list ,dict,str等Iterable 变成Iterator ,可以使用函数 Iter()

 a
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 iter(a)
 <list_iterator at 0x38ae450>

 a
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 type(a)
 list

 c=iter(a)

 type(c)
 list_iterator

你可能会问，为什么 list dict str 等数据类型不是一个 Iterator？

因为PYTHON 的Iterator 对象时一个数据留，

迭代器：可以看做是一个有序序列，但是却不能提前知道序列的长度，只有不断通过next（）

函数实现 按需计算一下数据，所以Iterator的计算惰性，只有在需要返回下一个数据时才会计算

by the way:惰性计算，只有走到这一步才计算，不像列表已经计算好了

Iterator 甚至可以表示一个无限大的数据流。

 

小结：

凡是可以作用域for 循环的对象都是 Iterable 类型

凡是可以作用域next（） 函数的对象都是Iterator类型，它表示一个惰性序列：

集合数量类型，如 list dict, str ，set 等是Iterable 但是不能Iterator，

可以通过 iter() 函数获得一个Iterator() 对象。

by the way: 在py 3.x  range(10)  range(0,10) 相当于迭代器

在py 2.x， range(10) 是生成一个0,1,2,3,4...9 列表， xrange 相当于 3.0 range()

python ，for  其实就是通过 next()  实现的，

for x in [1,2,3,4,5,,6]:
    pass


#等价于

it=iter([1,2,3,4,5,6])
while True:
    try:
        x=next(it)
    except Stopterationg:
        break

by the way : 文件封装， for 循环 等很多底层都是用这个实现的。重要的概念，必须掌握。