Python编程高级特性--迭代器
一.简单介绍
直接作用于for循环的数据类型有以下几种:
- 集合数据类型:
list 例如:list = ["yuhaohao", "lisheng", "huang"]
tuple 例如:tuple = ("yuhaohao", "lisheng", 18, 29)
dict 例如:dict = {"yushengyin": 18, "lisheng": 20}
set 例如:set = set(['yuhaohao', "lisheng"])
str 例如:str = "yuhaohao" - 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
二.可迭代对象的判断
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象
[root@openstack01 python]# vi instance.py
#!/usr/bin/python
from collections import Iterable
list_1 = ["yuhaohao", "lisheng"]
print isinstance(list_1, Iterable)
[root@openstack01 python]# python instance.py
True
三.生成器的介绍
生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用,并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误,无法继续返回下一个值了。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
- 迭代器的判断
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False
>>>
生成器都是Iterable对象,但是list,dict,str虽然是Iterable,却不是Iterator
四.Iterable转化Iterator方法
把list,dict,str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数
>>> from collections import Iterator
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
- 为什么list,dict,str等数据类型不是Iterator?
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,而用list是永远不可能存储全体自然数的
python中的for循环本质上就是不断调用next()函数实现的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
print x
pass
等价于
ite = iter(['yushengyin', 'lijing', 'yuhaohao'])
while True:
try:
x = next(ite)
print x
except StopIteration:
break
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