迭代(iteration)指的是去获取元素的一种方式,一个接一个。当你显式或隐式的使用循环来遍历某个元素集的时候,那就是迭代。
之前我们学习for循环迭代的时候知道,操作对象可以是list、tuple、dict、set、str类型。实际上除了这几类内置类型外,for循环还能操作generator类型,也就是迭代器类型。
generator类型包括生成器和带 yield的
生成器函数。
在Python里面,可迭代对象(iterable)和迭代器(iterator)有着特殊的含义。
iterable
是实现了__iter__()
方法的对象,该方法会返回一个iterator
对象iterator
是实现了__iter__()
和__next__()
方法的对象,__iter__()
方法返回的是iterator
对象本身
由此可见, iterable
和 iterator
的本质区别就是后者多了一个 __next__()
方法。也就是说一个 iterator
对象必定是一个 iterable
对象。
当你使用一个 for
循环或者 map
,或一个列表推导,那么会先通过iter()获取相应的迭代器, 然后每次循环自动通过 next
方法调用这个迭代器(iterator),从中获取每一个元素,从而完成迭代过程。
在一个 iterable
对象上执行 iter
会返回一个 iterator
对象, 比如 iter(obj)
下面一个例子可以非常清晰的解释清楚:
>>> s = 'cat' # s is an ITERABLE
>>> t = iter(s) # t is an ITERATOR
# t has state (it starts by pointing at the "c")
# t has a next() method and an __iter__() method
>>> next(t) # the next() function returns the next value and advances the state
'c'
>>> next(t) # the next() function returns the next value and advances
'a'
>>> next(t) # the next() function returns the next value and advances
't'
>>> next(t) # next() raises StopIteration to signal that iteration is complete
Traceback (most recent call last):
...
StopIteration
>>> iter(t) is t # the iterator is self-iterable
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:
>>> 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
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:
>>> 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对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
你可能会问,为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据, 所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
小结
凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass
实际上完全等价于:
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break




