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Python迭代器

Python迭代器

作者: 莫忘初心_倒霉熊 | 来源:发表于2020-02-19 15:58 被阅读0次

    可迭代对象(Iterable)

    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。

    那么,如何判断一个对象是可迭代对象呢?方法是通过collections.abc模块的Iterable类型判断:

    # from collections import Iterable(已经废弃)
    from collections.abc import Iterable
    
    print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable))  #True
    print(isinstance([11,22,33,44], Iterable))      # True
    print(isinstance({1,2,3,4}, Iterable))          # True
    print(isinstance((1,2,3,4), Iterable))          # True
    print(isinstance(set([1,2,3]), Iterable))       # True
    print(isinstance("12345", Iterable))            # True
    print(isinstance(1, Iterable))                  # False
    print(isinstance(True, Iterable))               # False
    

    迭代器(Iterator)

    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。

    那么,如何判断一个对象是迭代器呢?方法是通过collections.abc模块的Iterator类型判断:

    # from collections import Iterator(已经废弃)
    from collections.abc import Iterator
    
    print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator)) # True
    print(isinstance([11,22,33,44], Iterator))      # False
    print(isinstance({1,2,3,4}, Iterator))          # False
    print(isinstance((1,2,3,4), Iterator))          # False
    print(isinstance(set([1,2,3]), Iterator))       # False
    print(isinstance("12345", Iterator))            # False
    print(isinstance(1, Iterator))                  # False
    print(isinstance(True, Iterator))               # False
    

    Iterable 转为 Iterator

    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:

    >>> isinstance(iter([]), Iterator)
    True
    >>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
    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。

    注意

    • 迭代是访问集合元素的一种方式。
    • 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
    • 迭代器从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。
    • 迭代器只能往前不会后退。
    • Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的。
    for temp in xxxx:
        pass
    

    执行流程:

    1. 判断xxxx是否是可以迭代的
    2. 在第1步成立的前提,调用iter()函数,得到xxxx对象的__iter__的返回值
    3. __iter__方法的返回值是一个迭代器
      例如:
    for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
        pass
    

    实际上完全等价于:

    # 首先获得Iterator对象:
    it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
    # 循环:
    while True:
        try:
            # 获得下一个值:
            x = next(it)
        except StopIteration:
            # 遇到StopIteration就退出循环
            break
    

    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。

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