可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如list,tuple,dict,set,str等
一类是generator,包括生成器和带yield的generator function
这些可以直接作用于for 循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
可以使用isinstance()判断一个对象是否为可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
所以这里讲一下迭代器
一个实现了iter方法的对象是可迭代的,一个实现next方法的对象是迭代器;
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator。
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(可迭代对象)
,却不是Iterator(迭代器)
。
把list
、dict
、str
等Iterable
变成Iterator
可以使用iter()
函数:
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>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
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。