可迭代對象

什么是可迭代對象？顧名思義就是可以迭代的一個對象，再通俗點就是可以被for循環遍歷的對象，如常用的list、str等數據類型。我們可以使用isinstance來判斷這個數據是否是可迭代對象，在此要先從Iterable包中導入模塊collections。

from collections import Iterable

a = 1 #int

b= [1,2,3] #list

c= "abc" #str

d = {1,2,3} #set

e = (1,2,3) #tuple

f = {1:'a',2:'b'}#dict

g = open('test.py')

print (isinstance(a,Iterable))

print (isinstance(b,Iterable))

print (isinstance(c,Iterable))

print (isinstance(d,Iterable))

print (isinstance(e,Iterable))

print (isinstance(f,Iterable))

print (isinstance(g,Iterable))

False

True

True

True

True

True

True

可以看出除了像int、float、complex這種基本類型外，其他的數據類型都是屬于可迭代對象，包括文件對象。他們之所以被python內部認為是一種可迭代對象，是因為他們都具有__iter__方法,用hasattr可以看出來。

a = 1 #int

b= [1,2,3] #list

c= "abc" #str

d = {1,2,3} #set

e = (1,2,3) #tuple

f = {1:'a',2:'b'}#dict

g = open('test.py')

print (hasattr(a,'__iter__'))

print (hasattr(b,'__iter__'))

print (hasattr(c,'__iter__'))

print (hasattr(d,'__iter__'))

print (hasattr(e,'__iter__'))

print (hasattr(f,'__iter__'))

print (hasattr(g,'__iter__'))

False

True

True

True

True

True

True

靠__iter__這個方法我們就可以自己創造一個可迭代對象，如下所示：

from collections import Iterable

class A():

def __init__(self):

pass

def __iter__(self):

pass

class B():

def __init__(self):

pass

a = A()

b = B()

print (isinstance(a,Iterable))

print (isinstance(b,Iterable))

True

False

上面代碼可以看出來，在一個類中加入了__iter__這個方法，實例化的對象就會被python內部認為是一個可迭代的對象。

迭代器

上面介紹了什么是可迭代對象。那么什么是迭代器呢？迭代器跟可迭代對象又是什么關系呢？那么先解釋第一問，迭代器對象是要求支持迭代器協議的對象，在Python中，支持迭代器協議就是實現對象的__iter__()和next()方法。其中__iter__()方法返回迭代器對象本身；next()方法返回容器的下一個元素，在結尾時引發StopIteration異常。事實上，我們可以用上述的方法來檢測一下那些數據類型是不是屬于迭代器。

from collections import Iterator

a = 1 #int

b= [1,2,3] #list

c= "abc" #str

d = {1,2,3} #set

e = (1,2,3) #tuple

f = {1:'a',2:'b'}#dict

g = open('test.py')

print (isinstance(a,Iterator))

print (isinstance(b,Iterator))

print (isinstance(c,Iterator))

print (isinstance(d,Iterator))

print (isinstance(e,Iterator))

print (isinstance(f,Iterator))

print (isinstance(g,Iterator))

False

False

False

False

False

False

True

結果顯示除了文件對象，其他的數據類型都不是迭代器，上面說過，迭代器必須同時有__iter__和__next__方法，我們可以看看文件對象和列表，比較他們是否有__next__方法，依次驗證。

print (hasattr(b,'__next__'))#list

print (hasattr(g,'__next__'))#文件對象

False

True

再講一下可迭代對象和迭代器的區別，我們都知道在學習python時流行這么一句話“一切皆對象”，那么顯然易見可迭代對象就包括了迭代器，之所以把把文件對象又叫做迭代器，是因為它多了一種__next__方法而已。

知道了上述所講的內容后，我們就可以試著自己寫一個迭代器，無非就是加入__iter__和__next__方法。

from collections import Iterator

class A():

def __init__(self,i):

self.n = 0

self.i = i

def __iter__(self):

return self

def __next__(self):

if self.i > self.n:

var = self.i

self.i -= 1

return var

else:

raise StopIteration()

a = A(5)

print (isinstance(a,Iterator))

for i in a:

print (i)

#True

#5

#4

#3

#2

#1

創建一個迭代器還可以使用python內置的函數iter和next，如下：

from collections import Iterator

a = [1,2,3]

b = iter(a)

print (next(b))

print (isinstance(b,Iterator))

1

True

上述代碼用iter將一個可迭代對象變成了一個迭代器，然后就可以使用迭代器的專用方法next來一個一個地取出數據。

for循環內部機制

a = [1,2,3]

for i in a:

print(i)

#1

#2

#3

為什么一個列表放在for循環里就可以很快地取出內部所有元素呢？正常來說，一個可迭代對象是不能直接從其中取出元素的，但放在for循環里就可以，這是因為在循環時，它會先自動調用__iter__方法將列表變成一個迭代器，然后這個迭代器再調用其__next__()方法。

生成器

首先我們需要知道的是生成器本質就是一個迭代器，它同樣擁有__iter__和__next__兩個方法。與迭代器不同的是，他可以產生延遲操作，既不會立即出現結果，而是在你需要的時候才產生。生成器通過生成器函數產生，生成器函數可以通過常規的def語句來定義，但是不用return返回，而是用yield一次返回一個結果，在每個結果之間掛起和繼續它們的狀態，來自動實現迭代協議。也就是說，yield是一個語法糖，內部實現支持了迭代器協議，同時yield內部是一個狀態機，維護著掛起和繼續的狀態。

def A(n):

print ("----生成器開始-----")

i = 1

while n != 0:

print("開始循環第%d次"%i)

yield n

n -= 1

print ("第%d循環結束"%i)

i += 1

print ("----生成器結束----")

a = A(3)

print (a.__next__())

----生成器開始-----

開始循環第1次

5

可以看出，生成器函數直接調用并不會馬上執行，只有用next方法才能開始執行，next一次，他會直到碰到yield就會馬上結束，當再次寫一個next方法時(如下所示)，它會在yield后繼續執行下去，直到碰到下一個yield才會停止。如果沒有找到yield，就會報出異常。

----生成器開始-----

開始循環第1次

5

第1循環結束

開始循環第2次

4

上述代碼如果next方法執行四次，就會報出StopIteration錯誤。如下所示：

Traceback (most recent call last):

----生成器開始-----

開始循環第1次

File "D:/untitled/test.py", line 20, in

3

第1循環結束

開始循環第2次

2

第2循環結束

開始循環第3次

1

print (a.__next__())

第3循環結束

----生成器結束----

StopIteration

生成器中還有兩個很重要的方法：send()和close()。

send(value):next()方法可以恢復生成器狀態并繼續執行，其實send()是除next()外另一個恢復生成器的方法。與next不同的是，它需要傳入一個參數，一般傳入None，即send(None)與next()是等效的。

close():這個方法用于關閉生成器，對關閉的生成器后再次調用next或send將拋出StopIteration異常。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python文件对象是可以迭代的_详解python可迭代对象、迭代器和生成器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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