python迭代器、可迭代對象

在已知的可直接作用於for迴圈的數據類型有以下幾種
第一類

• list
• tuple
• dict
• set
• str

第二類

• generator

可直接作用於for迴圈的對象統稱為可迭代對象：Iterable
可利用 isinstance() 判斷一個對象是否是 Iterable 對象

from collections.abc 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

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
可利用 isinstance() 判斷一個對象是否是 Iterable 對象

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

list、dict、str為啥不是Iterator？
原因：

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。

小結

• 凡是可作用於for迴圈的對象都是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。

• 可迭代對象和迭代器，通過函數tier()轉換

• 迭代器：數據流，變長，惰性的

Python的for迴圈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])
# 迴圈:
while True:
    try:
        # 獲得下一個值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到StopIteration就退出迴圈
        break