7.6 Python迭代器与可迭代对象详解

我们已经知道，很多数据类型可以直接用于 for 循环。包括以下几种：

• 集合数据类型，如 list、tuple、dict、set、str 等；
• 生成器类型，如生成器和带有 yield 的生成器函数。

这些可以直接在 for 循环中使用的对象统称为可迭代对象（Iterable）。

你可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是可迭代对象：

>>> 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

生成器不仅可以在 for 循环中使用，还能通过 next() 函数不断调用并返回下一个值，直到抛出 StopIteration 错误，表示没有更多的元素。

能被 next() 调用的对象称为迭代器（Iterator）。你可以用 isinstance() 判断一个对象是否是迭代器：

>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器是 Iterator 对象，但像 list、dict、str 这些虽然是 Iterable，却不是 Iterator。

你可以通过 iter() 函数将 Iterable 转换为 Iterator：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

那为什么 list、dict、str 这些类型不是 Iterator 呢？

原因是：Iterator 表示的是一个数据流。它可以通过 next() 函数逐步返回数据，直到没有数据时抛出 StopIteration 错误。数据流的计算是惰性计算的，只有在调用 next() 时才会生成下一个数据。就像自然数这样的无限序列，无法用 list 来存储，但可以通过 Iterator 按需计算。

小结

• 所有能用在 for 循环中的对象都是 Iterable。
• 能用 next() 获取数据的对象是 Iterator，它们表示惰性计算的序列。
• 集合数据类型如 list、dict、str 等是 Iterable，但不是 Iterator。你可以通过 iter() 函数将它们转化为 Iterator。

Python的 for 循环，实际上就是通过不断调用 next() 来实现的。例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    pass

等价于：

# 首先获得 Iterator 对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
    try:
        # 获取下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        # 遇到 StopIteration 就退出循环
        break