叠代器

　　已知，可以直接作用於for循環的數據類型有：

　　一類是集合數據類型，如list、tuple、dict、set、str

　　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

判斷是否為可叠代對象：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([],Iterable)
True
>>> isinstance({},Iterable)
True
>>> isinstance(‘
 
abc‘,Iterable)
True
>>> isinstance(x*2 for x in range(10),Iterable)
True
>>> isinstance(100,Iterable)
False

　　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

判斷是否為叠代器：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance([],Iterator)
False
>>> isinstance({},Iterator)
False
 
>>> isinstance(‘abc‘,Iterator)
False
>>> isinstance((x*2 for x in range(10)),Iterator)
True
>>> isinstance(100,Iterator)
False

　　使用iter()函數可將list、dict、str等Iterable變成Iterator

為什麽list、dict、str等數據類型不是Iterator？

　　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錯誤，可以把這個數據流看作是一個有序序列，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才會計算。

　　Iterator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。

另外：

　　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

python入門之叠代器