Python学习之路（高级特性之迭代器Iterator）

高级特性 之 迭代器 Iterator

from collections import Iterable # 可迭代对象
from collections import Iterator # 迭代器

# 检验是否是可迭代对象
print('# 检验是否是可迭代对象')
print(isinstance([], Iterable))

print(isinstance({}, Iterable))

print(isinstance('abc', Iterable))

print(isinstance(123, Iterable))

print(isinstance({'dd':12, 'pp': 21}, Iterable))

def g(): 
    yield 1
    yield 2

print(isinstance(g(), Iterable))

# 检验是否是迭代器
print('# 检验是否是迭代器')
print(isinstance([], Iterator))

print(isinstance({}, Iterator))

print(isinstance('abc', Iterator))

print(isinstance(123, Iterator)) 

print(isinstance({'dd':12, 'pp': 21}, Iterator))

def g(): 
    yield 1
    yield 2

print(isinstance(g(), Iterator))

# 结果只有generator对象是迭代器Iterator ，list tuple str等 都不是 ，那么 我们需要怎么转换呢？ 這里需要用到iter()函数 来进行转换
# iter()函数 是将可迭代对象转换为迭代器
print('# iter()函数 是将可迭代对象转换为迭代器')
print(isinstance(iter([]), Iterator))

print(isinstance(iter({}), Iterator))

print(isinstance(iter('abc'), Iterator))

# print(isinstance(iter(123), Iterator)) # 报错 TypeError: 'int' object is not iterable

print(isinstance(iter({'dd':12, 'pp': 21}), Iterator))

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。

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。

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