python 之叠代器
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
循環的對象統稱為可叠代對象: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為叠代器: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,為什麽list
、dict
、str
等數據類型不是Iterator
?
這是因為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
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才會計算。
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
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