python基础——迭代器

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))
print(isinstance({},Iterable))
print(isinstance('abs',Iterable))
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterable))
print(isinstance(100,Iterable))

输出

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

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

输出

True
False
False
False

可见，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：

print(isinstance(iter([]),Iterator))
print(isinstance(iter('abc'),Iterator))

输出

True
True

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。