python 進階特性之疊代器

可以直接作用于

for

循環的資料類型有以下幾種：

一類是集合資料類型，如

list

、

tuple

、

dict

、

set

、

str

等；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疊代對象：

Iterable

。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()

函數不斷調用并傳回下一個值，直到最後抛出

StopIteration

錯誤表示無法繼續傳回下一個值了。可以被

next()

函數調用并不斷傳回下一個值的對象稱為疊代器：

Iterator

。可以使用

isinstance()

判斷一個對象是否是

Iterator

對象：

>>> 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

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
           

為什麼

list

、

dict

、

str

等資料類型不是

Iterator

？

這是因為Python的

Iterator

對象表示的是一個資料流，Iterator對象可以被

next()

函數調用并不斷傳回下一個資料，直到沒有資料時抛出

StopIteration

錯誤。可以把這個資料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，隻能不斷通過

next()

函數實作按需計算下一個資料，是以

Iterator

的計算是惰性的，隻有在需要傳回下一個資料時它才會計算。

Iterator

甚至可以表示一個無限大的資料流，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；

集合資料類型如

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。

Python的

for

循環本質上就是通過不斷調用

next()

函數實作的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass
           

實際上完全等價于：

# 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