Python小程式練習三之迭代器小例子

可以直接作用於for迴圈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。

可以直接作用於for迴圈的對象統稱為可迭代對象：Iterable。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象：

 1 >>> from collections import Iterable
 2 >>> isinstance([], Iterable)
 3 True
 4 >>> isinstance({}, Iterable)
 5 True
 6 >>> isinstance('abc', Iterable)
 7 True
 8 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
 9 True
10 >>> isinstance(100, Iterable)
11 False

而生成器不但可以作用於for迴圈，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迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：

1 >>> from collections import Iterator
2 >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
3 True
4 >>> isinstance([], Iterator)
5 False
6 >>> isinstance({}, Iterator)
7 False
8 >>> isinstance('abc', Iterator)
9 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：

1 >>> isinstance(iter([]), Iterator)
2 True
3 >>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
4 True

你可能會問，為什麼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錯誤。可以把這個數據流看做是一個有序序列，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。