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Python3.5——迭代器与生成器(下)

1、迭代器我们已经知道,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,如列表list、元组tuple、字典dict、

1、迭代器

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,如列表list、元组tuple、字典dict、集合set、字符串str等;另一类是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:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu#可迭代
from collections import Iterable
print(isinstance([],Iterable))
print(isinstance({},Iterable))
print(isinstance('abc',Iterable))
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterable))
print(isinstance(10,Iterable))
运行结果:

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,

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,生成器本身就是一个迭代器。

#判断是否为迭代器(可以被next函数调用并不断返回下一个值)
#生成器本身就是迭代器
from collections import Iterator
print(isinstance([],Iterator))
print(isinstance({},Iterator))
print(isinstance('abc',Iterator))
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator))
运行结果:

False
False
False
True
总结:生成器都是迭代器Iterator对象,但列表list、字典dic、字符串str虽然是可迭代的Iterable,却不是迭代器Iterator。



把列表list、字典dic、字符串str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

#将可迭代对象Iterable变成迭代器Iterator利用iter()函数
print(isinstance(iter([]),Iterator))
print(isinstance(iter({}),Iterator))
print(isinstance(iter('abs'),Iterator))
运行结果:

True
True
True
为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?

原因: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。

2、总结

(1)凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
(2)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;
(3)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

(4)Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:


另外,对于文件的读取,设f是读入文件的句柄,语句:for line in f   也是通过迭代的方法进行获取文件的。



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Boss-201411
这个家伙很懒,什么也没留下!
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