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迭代器

1. 可迭代对象（Iterable）​

  • 可直接作用于 for 循环的对象有两类：
    • 集合数据类型：list、tuple、dict、set、str 等；
    • generator：生成器、带 yield 的 generator 函数。
  • 这些对象统称为可迭代对象（Iterable）。

判断是否 Iterable​

from collections.abc 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

2. 迭代器（Iterator）​

  • 生成器除可用于 for 外，还可被 next() 不断调用并返回下一个值，直到抛出 StopIteration。
  • 能被 next() 调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器（Iterator）。

判断是否 Iterator​

from collections.abc import Iterator

isinstance((x for x in range(10)), Iterator)   # True，生成器是 Iterator
isinstance([], Iterator)   # False
isinstance({}, Iterator)   # False
isinstance('abc', Iterator)   # False
  • list、dict、str 是 Iterable，但不是 Iterator；生成器既是 Iterable 也是 Iterator。

3. iter()：把 Iterable 变成 Iterator​

  • 使用 iter() 可将 list、dict、str 等 Iterable 转成 Iterator。
isinstance(iter([]), Iterator)    # True
isinstance(iter('abc'), Iterator)  # True

4. 为什么 list、dict、str 不是 Iterator？​

  • Iterator 表示的是一个数据流：可被 next() 不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出 StopIteration。
  • 可把数据流看作有序序列，但不能提前知道长度，只能通过 next() 按需计算下一个数据。
  • 因此 Iterator 是惰性计算的：只有在需要下一个值时才计算。
  • Iterator 甚至可以表示无限数据流（如全体自然数），而 list 无法存储无限序列。

5. for 循环的本质​

  • Python 的 for 循环本质上就是：先得到 Iterator，再不断调用 next()，遇到 StopIteration 就退出。
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

等价于：

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])   # 先获得 Iterator
while True:
    try:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        break

小结​

概念说明
Iterable可作用于 for 的对象；list、dict、str、generator 等
Iterator可作用于 next()、表示惰性序列的对象；生成器是 Iterator
关系list/dict/str 是 Iterable 不是 Iterator；可用 iter() 得到 Iterator
for 本质iter() 得到 Iterator → 循环 next() → 遇 StopIteration 退出

记忆：能 for 的是 Iterable；能 next() 的是 Iterator；for 内部就是 iter + next。