迭代器(iterator)

要了解迭代器，我们先来了解迭代对象(Iterable)

　　迭代对象分为两类：

　　　　第一类：集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等

　　　　第二类：generator，包括生成器和带yield的generator

　　上述两类都是可以直接作用于 for 循环，所以说可迭代对象就是可直接作用于 for 循环的对象

　　判断：使用isinstance()，方法：

from collections import Iterable
print(isinstance([], Iterable))

　　结果：

True

Process finished with exit code 0

接下来，我们来了解迭代器。

　　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。

　　定义：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

　　我们知道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

　　因此，生成器就可以称为迭代器。

　　判断：利用isinstance()，如下：

from collections import Iterator
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator))
print(isinstance([], Iterator))

　　结果：

True
False

Process finished with exit code 0

小节：

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

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