【python】可迭代对象（Iterable）与迭代器（Iterator）

1.迭代器

迭代器是一个可以迭代的对象，我们可以通过next()不断取出下一个值，直到抛出StopIteration异常。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。可迭代对象（Iterable）却不一定是迭代器对象（Iterator），这是两个不同的对象，是因为它们实现的方法不一样，后面有说

2.迭代方式

2.1 判断是否可以迭代

from collections.abc import Iterable

d = dict()
print(isinstance(d, Iterable))  # True
print(isinstance(666, Iterable))  # False
           

2.1 迭代

my_str = "冰冷的希望"

for char in my_str:
    print(char)

# 带下标
for index, value in enumerate(my_str):
    print(index, value)
           

3.迭代器对象

3.1 是否迭代器

generator是一个Iterator对象，但python的基本容器类型碎石Iterable对象但不是Iterator，如果想让它们变成Iterator，只需要使用iter()强转一下即可

from collections.abc import Iterator

d = {"a": "1", "b": "2", "c": "3"}
print(isinstance(d, Iterator))  # False
print(isinstance(iter(d), Iterator))  # True
d = iter(d)
print(next(d))
print(next(d))
           

3.2 迭代对象

可迭代对象与迭代器实现的方法是不同的，我们可以看一下

可迭代对象：实现

__iter__

方法

迭代器对象：实现

__next__

和

__iter__

方法

所以迭代器对象是可迭代对象，但反之不一定

class Fibonacci(object):
    def __init__(self, max_count):
        self.max_count = max_count
        self.cur_count = 0

    def __iter__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
        return self

    def __next__(self):
        if self.cur_count < self.max_count:
            self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
            self.cur_count += 1
            return self.a
        else:
            raise StopIteration

f = Fibonacci(5)
iter(f)
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())