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python高阶编程(二)

Posted on 2021-11-25 22:46  SC515  阅读(38)  评论(0)    收藏  举报

1.迭代器

迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问结束。迭代器只能往下不会后退。

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。通过使用isinstance()判断一个对象是不是iterable对象。

from collections.abc import Iterable
print(isinstance({}, Iterable))  #True

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。所以我们可以知道: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,那这里就产生一个疑问了,生成器都是 Iterator 对象, list 、 dict 、 str 是不是Iterator ?为什么?。

原因如下:list 、 dict 、 str 不是 Iterator ,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。

注意 Iterator 对象和 Iterable 对象,一个是迭代器,一个是可迭代对象。通过python内置函数iter(),可以将可迭代对象转变为迭代器。

from collections.abc import Iterator
print(isinstance(iter({}), Iterator))  #True

综上所述:

1.可作用于 for 循环的对象都是 Iterable 类型;

2.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;

3.集合数据类型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。