Python--迭代器

区分：迭代器Iterator和可迭代对象Iterable

1、可迭代对象Iterable：可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象

　1）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；

　　　一类是生成器generator，包括生成器和带yield的g生成器函数

　2）可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象，如：

from collections.abc import Iterable

print(isinstance("abcdefg", Iterable))
print(isinstance([],Iterable))
print(isinstance({},Iterable))
print(isinstance((i for i in range(10)),Iterable))
print(isinstance(100,Iterable))

>>>
True
True
True
True
False

2、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

　1）可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

from collections import Iterator

print(isinstance("abcdefg", Iterator))
print(isinstance([],Iterator))
print(isinstance({},Iterator))
print(isinstance((i for i in range(10)),Iterator))
print(isinstance(100,Iterator))

>>>
False
False
False
True          #可见，只有生成器是迭代器对象      
False    

　2）生成器都是迭代器对象，但list、dict、str虽然是可迭代对象，却不是迭代器

　　但是：可以使用iter()函数将list、dict、str等可迭代对象变成迭代器

from collections import Iterator

print(isinstance(iter("abcdefg"), Iterator))
print(isinstance(iter([]),Iterator))
print(isinstance(iter({}),Iterator))
print(isinstance((i for i in range(10)),Iterator))
print(isinstance(100,Iterator))  # 不是可迭代对象，更不是迭代器

>>>
True
True
True
True
False

实质上，for循环就是通过不断调用next()函数实现的

for i in [1,2,3,4,5]:
    print(i)
>>>
1
2
3
4
5

######等价于⬇⬇⬇
A = iter([1,2,3,4,5])
while True:
    try:
        x = next(A)
        print(x)
    except StopIteration:
        break
>>>
1
2
3
4
5

 加餐：

　　Python的迭代器对象表示的是一个数据流，迭代器对象可以被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，所以迭代器的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。迭代器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