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Python--迭代器
区分:迭代器Iterator
和可迭代对象Iterable
1、可迭代对象Iterable:可以直接作用于for
循环的对象统称为可迭代对象
1)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;
一类是生成器generator
,包括生成器和带yield
的g生成器函数
2)可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterable
对象,如:
1 from collections.abc import Iterable 2 3 print(isinstance("abcdefg", Iterable)) 4 print(isinstance([],Iterable)) 5 print(isinstance({},Iterable)) 6 print(isinstance((i for i in range(10)),Iterable)) 7 print(isinstance(100,Iterable)) 8 9 >>> 10 True 11 True 12 True 13 True 14 False
2、迭代器: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
1)可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterator
对象:
1 from collections import Iterator 2 3 print(isinstance("abcdefg", Iterator)) 4 print(isinstance([],Iterator)) 5 print(isinstance({},Iterator)) 6 print(isinstance((i for i in range(10)),Iterator)) 7 print(isinstance(100,Iterator)) 8 9 >>> 10 False 11 False 12 False 13 True #可见,只有生成器是迭代器对象 14 False
2)生成器都是迭代器对象,但list
、dict
、str
虽然是可迭代对象,却不是迭代器
但是:可以使用iter()
函数将list
、dict
、str
等可迭代对象
变成迭代器
1 from collections import Iterator 2 3 print(isinstance(iter("abcdefg"), Iterator)) 4 print(isinstance(iter([]),Iterator)) 5 print(isinstance(iter({}),Iterator)) 6 print(isinstance((i for i in range(10)),Iterator)) 7 print(isinstance(100,Iterator)) # 不是可迭代对象,更不是迭代器 8 9 >>> 10 True 11 True 12 True 13 True 14 False
实质上,for循环就是通过不断调用next()
函数实现的
1 for i in [1,2,3,4,5]: 2 print(i) 3 >>> 4 1 5 2 6 3 7 4 8 5 9 10 ######等价于⬇⬇⬇ 11 A = iter([1,2,3,4,5]) 12 while True: 13 try: 14 x = next(A) 15 print(x) 16 except StopIteration: 17 break 18 >>> 19 1 20 2 21 3 22 4 23 5
加餐:
Python的迭代器
对象表示的是一个数据流,迭代器对象可以被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,所以迭代器
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。迭代器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
出 处:https://www.cnblogs.com/sunnytomorrow/p/13089389.html
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