迭代器
我們已經知道,可以直接作用於for循環的數據類型有以下幾種:
一類是集合數據類型,如list、tuple、dict、set、str等;
一類是generator,包括生成器和帶yield的generator function。
這些可以直接作用於for循環的對象統稱爲可迭代對象:Iterable。
可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象:
>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False
而生成器不但可以作用於for循環,還可以被next()函數不斷調用並返回下一個值,直到最後拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。
可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱爲迭代器:Iterator。
可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象:
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
生成器都是Iterator對象,但list、dict、str雖然是Iterable,卻不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數:
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
Python的Iterator對象表示的是一個數據流,Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據,直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列,但我們卻不能提前知道序列的長度,只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據,所以Iterator的計算是惰性的,只有在需要返回下一個數據時它纔會計算。
Iterator甚至可以表示一個無限大的數據流,例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的。
小結
凡是可作用於for循環的對象都是Iterable類型;
凡是可作用於next()函數的對象都是Iterator類型,它們表示一個惰性計算的序列;
集合數據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象。
Python的for循環本質上就是通過不斷調用next()函數實現的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
實際上完全等價於:
# 首先獲得Iterator對象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循環:
while True:
try:
# 獲得下一個值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循環
break