目錄
前言
當我們需要對列表（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）得元素進行遍歷時，其實Python內部都是啟動迭代器來完成操作得。
迭代器（Iterator）并非Python獨有得，在C++和Java中也出現了此概念。迭代器可以幫助我們解決面對復雜得數據場景時，快速簡便得獲取數據。
迭代器是什么
迭代器是訪問集合得一種方式。
迭代器是一個可以記住遍歷位置得對象。
迭代器從集合得第一個元素開始訪問，直到所有得元素被訪問完才結束。
迭代器只能往往前，不能后退。
我們已經知道，可以直接作用于for循環(huán)得數據類型有以下幾種：
一類是集合數據類型：如：list，tuple，dict，set，str等；
一類是generator，包括生成器和yield得generator function。
這些可以直接作用于for循環(huán)得對象統稱為可迭代對象：Iterable.
那么怎么判斷一組數據是不是Iterable對象呢？
可以使用instance（）判斷一個對象是否是Iterable對象。
from collections.abc import Iterable print(isinstance([1], Iterable)) # Trueprint(isinstance({0, 1}, Iterable)) # Trueprint(isinstance((1, ''), Iterable)) # Trueprint(isinstance({1: 10}, Iterable)) # Trueprint(isinstance((i for i in range(10)), Iterable)) # Trueprint(isinstance(10, Iterable)) # False'''?成器不但可以作?于 for 循環(huán)，還可以被 next() 函數不斷調?并返回下?個值，直到最后拋出 StopIteration 錯 誤表示?法繼續(xù)返回下?個值了。
可以被next()函數調?并不斷返回下?個值得對象稱為迭代器：Iterator。
可以使? isinstance() 判斷?個對象是 否是Iterator 對象，這里就產生一個疑問了，生成器都是 Iterator 對象， list 、 dict 、 str 是不是 Iterator ？為什么？。
list 、 dict 、 str 不是 Iterator ，因為Python得 Iterator 對象表示得是一個數據流，Iterator對象可以 被 next() 函數調用并不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出 StopIteration 錯誤。
可以把這個數據流看做 是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列得長度，只能不斷通過 next() 函數實現按需計算下一個數據，所以Iterator 得計算是惰性得，只有在需要返回下一個數據時它才會計算。
Iterator 甚至可以表示一個無限大得數據流，例如全體自然數。而使用list是永遠不可能存儲全體自然數得 那我們還可以通過 isinstance() 來判斷是否是 Iterator 對象
注意 Iterator 對象和 Iterable 對象，一個是迭代器，一個是可迭代對象
from collections.abc import Iteratorprint(isinstance((i for i in range(10) if i % 2 == 0), Iterator)) # Trueprint(isinstance([], Iterator)) # Falseprint(isinstance({}, Iterator)) # Falseprint(isinstance('abc', Iterator)) # False但是可以將 list 、 dict 、 str 等 Iterable 變成 Iterator，這里我們可以使用 iter() 函數
代碼：
print(isinstance(iter([]), Iterator)) # Trueprint(isinstance(iter({}), Iterator)) # Trueprint(isinstance(iter('abc'), Iterator)) # True所有可以作用于for循環(huán)得對象都是Iterable類型；
可以作用于next（）函數得對象都是Ttreator類型，他們表示一個惰性計算序列；
集合數據類型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。
自定義迭代器
class Myiter: def __init__(self,times): self.times = times def __iter__(self): self.n = 0 return self def __next__(self): if self.n <= self.times: result = 3 ** self.n self.n += 1 return result else: raise StopIterationdata = Myiter(4)it = iter(data)# 第1次print(next(it))# 第2次print(next(it))# 第3次print(next(it))# 第4次print(next(it))# 第5次print(next(it))# 第6次，超出范圍觸發(fā)StopIterationprint(next(it))...1392781Traceback (most recent call last): File "E:workspaceuiatcookbookstester.py", line 67, in <module> print(next(it)) File "E:workspaceuiatcookbookstester.py", line 51, in __next__ raise StopIterationStopIteration...
- 創(chuàng)建得對象/類需要實現
__iter__()和__next__()兩個方法即可作為迭代器 - 迭代器中__iter__()返回迭代器本身方法
- 迭代器中__next__()方法允許進行其他操作，但是必須返回迭代器得下一項
- 為了防止迭代永遠進行下去，Python提供stopIterator語句，終止迭代
到此這篇關于Python淺析迭代器Iterator得使用得內容就介紹到這了,更多相關Python Iterator內容請搜索之家以前得內容或繼續(xù)瀏覽下面得相關內容希望大家以后多多支持之家！