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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，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瀏覽下面得相關內容希望大家以后多多支持之家！