Python函數編程——迭代器

我們已經知道，可以直接作用于 for 循環的數據類型有以下幾種：

1、類是集合數據類型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等；

2、一類是 generator ，包括生成器和帶 yield 的generator function。

這些可以直接作用于 for 循環的對象統稱為 可迭代對象：Iterable，可迭代的意思就是可遍歷、可循環。

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于for循環，還可以被next()函數不斷調用并返回下一個值，直到最后拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了。

可以被next()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator。

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，為什么 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() 函數調用并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。

總結

凡是可作用于 for 循環的對象都是 Iterable 類型；

凡是可作用于 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。