Python入门-------迭代和迭代器Iterator

简介: Python入门-------迭代和迭代器Iterator

迭代(Iteration)


如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。


在Python中,迭代是通过for … in来完成的,


可迭代对象Iterable


我们已经知道,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generator,包括生成器和带yield的generator function。


这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。


可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:


from collections.abc import Iterable
print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance({}, Iterable))
print(isinstance('abc', Iterable))
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable))
print(isinstance(100, Iterable))


True
True
True
True
False


迭代器Iterator


生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。


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:Iterator。


可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:


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


True
False
False
False


iter()


生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。


把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:


from collections.abc import Iterator
print(isinstance(iter([]), Iterator))
print(isinstance(iter('abc'), Iterator))


True
True


问题:


为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?


答:


这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator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Iterator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。


Iterator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。


小结


目录
相关文章
|
18天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫定义入门知识
Python爬虫是用于自动化抓取互联网数据的程序。其基本概念包括爬虫、请求、响应和解析。常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。工作流程包括发送请求、接收响应、解析数据和存储数据。注意事项包括遵守Robots协议、避免过度请求、处理异常和确保数据合法性。Python爬虫强大而灵活,但使用时需遵守法律法规。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
人工智能浪潮下的自我修养:从Python编程入门到深度学习实践
【10月更文挑战第39天】本文旨在为初学者提供一条清晰的道路,从Python基础语法的掌握到深度学习领域的探索。我们将通过简明扼要的语言和实际代码示例,引导读者逐步构建起对人工智能技术的理解和应用能力。文章不仅涵盖Python编程的基础,还将深入探讨深度学习的核心概念、工具和实战技巧,帮助读者在AI的浪潮中找到自己的位置。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Python
Python编程入门——从零开始构建你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】本文将带你走进Python的世界,通过简单易懂的语言和实际的代码示例,让你快速掌握Python的基础语法。无论你是编程新手还是想学习新语言的老手,这篇文章都能为你提供有价值的信息。我们将从变量、数据类型、控制结构等基本概念入手,逐步过渡到函数、模块等高级特性,最后通过一个综合示例来巩固所学知识。让我们一起开启Python编程之旅吧!
|
16天前
|
存储 Python
Python编程入门:打造你的第一个程序
【10月更文挑战第39天】在数字时代的浪潮中,掌握编程技能如同掌握了一门新时代的语言。本文将引导你步入Python编程的奇妙世界,从零基础出发,一步步构建你的第一个程序。我们将探索编程的基本概念,通过简单示例理解变量、数据类型和控制结构,最终实现一个简单的猜数字游戏。这不仅是一段代码的旅程,更是逻辑思维和问题解决能力的锻炼之旅。准备好了吗?让我们开始吧!
|
6天前
|
设计模式 缓存 开发者
Python中的装饰器:从入门到实践####
本文深入探讨了Python中强大的元编程工具——装饰器,它能够以简洁优雅的方式扩展函数或方法的功能。通过具体实例和逐步解析,文章不仅介绍了装饰器的基本原理、常见用法及高级应用,还揭示了其背后的设计理念与实现机制,旨在帮助读者从理论到实战全面掌握这一技术,提升代码的可读性、可维护性和复用性。 ####
|
15天前
|
设计模式 缓存 开发框架
Python中的装饰器:从入门到实践####
本文深入探讨了Python中装饰器的工作原理与应用,通过具体案例展示了如何利用装饰器增强函数功能、提高代码复用性和可读性。读者将学习到装饰器的基本概念、实现方法及其在实际项目开发中的实用技巧。 ####
26 3
|
19天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python在数据科学中的应用:从入门到实践
本文旨在为读者提供一个Python在数据科学领域应用的全面概览。我们将从Python的基础语法开始,逐步深入到数据处理、分析和可视化的高级技术。文章不仅涵盖了Python中常用的数据科学库,如NumPy、Pandas和Matplotlib,还探讨了机器学习库Scikit-learn的使用。通过实际案例分析,本文将展示如何利用Python进行数据清洗、特征工程、模型训练和结果评估。此外,我们还将探讨Python在大数据处理中的应用,以及如何通过集成学习和深度学习技术来提升数据分析的准确性和效率。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 开发者
Python编程入门:理解基础语法与编写第一个程序
【10月更文挑战第37天】本文旨在为初学者提供Python编程的初步了解,通过简明的语言和直观的例子,引导读者掌握Python的基础语法,并完成一个简单的程序。我们将从变量、数据类型到控制结构,逐步展开讲解,确保即使是编程新手也能轻松跟上。文章末尾附有完整代码示例,供读者参考和实践。
|
18天前
|
人工智能 数据挖掘 程序员
Python编程入门:从零到英雄
【10月更文挑战第37天】本文将引导你走进Python编程的世界,无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中受益。我们将从最基础的语法开始讲解,逐步深入到更复杂的主题,如数据结构、面向对象编程和网络编程等。通过本文的学习,你将能够编写出自己的Python程序,实现各种功能。让我们一起踏上Python编程之旅吧!
|
12天前
|
机器学习/深度学习 存储 数据挖掘
Python 编程入门:理解变量、数据类型和基本运算
【10月更文挑战第43天】在编程的海洋中,Python是一艘易于驾驭的小船。本文将带你启航,探索Python编程的基础:变量的声明与使用、丰富的数据类型以及如何通过基本运算符来操作它们。我们将从浅显易懂的例子出发,逐步深入到代码示例,确保即使是零基础的读者也能跟上步伐。准备好了吗?让我们开始吧!
23 0