python-迭代器

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：

判断list、dict、str是否是Iterator对象：

from collections import Iterator
isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
isinstance([], Iterator)
isinstance({}, Iterator)
isinstance('abc', Iterator)

会发现：list、dict、str等对象不是Iterator对象。

isinstance(iter([]), Iterator)

isinstance(iter('abc'), Iterator)

发现：把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

原因：

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。

总的来说：

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。

代替列表：

迭代器只管当前迭代位置的数据，而list要把所有数据塞进内存。当大多数做个纯数字循环的时候，我们根本不需要一个list，只要一个量每次能递加就好了，所以这个时候用range就是浪费。