迭代器與生成器並行

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

你可能會問，爲什麼list、dict、str等數據類型不是Iterator？

這是因爲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 range(1,6):
    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