可迭代对象 Iterable

可迭代对象（Iterable）：一个对象只要实现了__iter__()方法，那么用isinstance()函数检查就Iterable对象。

例如：

class IteraObj:def __iter__(self):# 这里简单地返回自身# 但实际情况可能不会这么写# 而是通过内置的可迭代对象来实现# 下文的列子中将会展示return selfit = IterObj()
print(isinstance(it, Iterable))  # true
print(isinstance(it, Iterator))  # false
print(isinstance(it, Generator)) # false

常见的可迭代对象：

1. 集合或序列类型，如list, tuple, set, dict, str；
2. 文件对象；
3. 在类中定义 __iter__() 方法的对象；

自定义的Iterable对象，要满足在 for 循环中正确使用，必须保证 __iter__() 方法正确实现（可以通过内置 iter()函数将其转换成Iterator对象）。

4. 在类中只定义 __getiem__() 方法的对象，可以通过 iter() 函数转化成 Iterator 对象。即 一个对象能够在 for 循环中运行， 但不一定是Iterable对象。

首先验证1,2

具体如下：

# 1. 
from collections import Iterable, Iterator
print(isinstance([], Iterable)) # true   list是可迭代的  
print(isinstance({}, Iterable)) # true   dict是可迭代的
print(isinstance((), Iterable)) # true   tuple是可迭代的
print(isinstance(set(),  Iterable)) # true  set是可迭代的
print(isinstance('', Iterable)) # true  str是可迭代的print(isinstance([], Iterator))  # False  
print(isinstance({}, Iterator))  # False  
print(isinstance((), Iterator)) # False  
print(isinstance(set(),  Iterator))  # False  
print(isinstance('', Iterator)) # False  # 2.
cur_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
with open(cur_path + '/model.py') as f:print(isinstance(f, Iterable))  # trueprint(isinstance(f, Iterator))  # true# 3.
print(hasattr([], '__iter__'))  # true
print(hasattr({}, '__iter__'))  # true
print(hasattr((), '__iter__'))  # true
print(hasattr('', '__iter__'))  # true

结论：集合和序列对象是可迭代的但不是迭代器。

这些内置集合或序列对象都含有 __iter__属性，是Iterable对象。但它们要在 for 循环中被使用，就应该能够被内置的 iter() 函数调用并转化成 Iterator 对象。

例如：

print(iter([])) # 
print(iter({})) # 
print(iter(())) # 
print(iter('')) # 

这些内置集合或序列为Iterable对象， 都可以转换为对应的 Iterator对象。

其次验证3

再回头修改自定的 IterObj 类

class IterObj:def __init__(self):self.a = [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]def __iter__(self):return iter(self.a)it = IterObj()
print(isinstance(it, Iterable)) # true
print(isinstance(it, Iterator)) # false
print(isinstance(it, Generator)) # false
print(iter(it)) # 
for i in it:print(i) # 将打印3、5、7、11、13、17、19元素

结论：在定义一个Iterable对象是，要注意__iter__() 方法的内部实现逻辑， 一般情况下，利用一些已知的 Iterable对象（如集合、序列、文件等或其他正确定义的Iterable对象）来辅助我们实现。

最后验证4
iter()函数可以将一个实现了 __getitem__() 方法的对象转换成Iterator对象，但他不是 Iterable对象。

例子：

class IterObj:def __init__(self):self.a = [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19]def __getitem__(self, i):return self.a[i]it = IterObj()
print(isinstance(it, Iterable)) # false
print(isinstance(it, Iterator)) # false
print(isinstance(it, Generator)) false
print(hasattr(it, "__iter__")) # false
print(iter(it)) # for i in it:print(i) # 将打印出3、5、7、11、13、17、19

结论：可以在 for 中使用的对象，不一定是可迭代对象。

综上所述

1. 一个 Iterable 对象是实现了 __iter__() 方法的对象；
2. 它要在 for 中循环使用，就必须满足 iter() 的调用（即调用这个函数不会出错，能正确转成一个 Iterator 对象）
3. 可以通过已知的 Iterable 对象来辅助实现我们自定义的Iterable 对象。
4. 一个对象实现了 __getiem__() 方法， 可以通过 iter() 函数转换成 Iterator 对象，即可以在 for 循环中使用，但它不是一个Iterable 对象。

迭代器 Iterator

定义: 一个对象实现__iter__()和__next__()两个方法，那么它就是一个Iterator对象。
作用： 遍历集合元素。注意：只能从开头顺序访问至结尾。
特点：

1. 迭代器：一个可以记住遍历位置的对象。→ 节省内容
2. 迭代器：有两个基本方法：iter()和next()。
3. 可迭代对象：可通过iter()方法构建迭代器。

form collections import Iterable, Iteratorl = [1,2,3,4,5] 
print(isinstance(l, Iterable))  # True 可迭代对象
print(isinstance(l, Iterator))  # False 不是迭代器 it = iter(l)   # 创建迭代器对象
print(isinstance(it, Iterable))  # True 可迭代对象
print(isinstance(it, Iterator))  # False 不是迭代器 #  1. next() 顺序遍历迭代器
print(next(it), end=" ")  #2. for() 循环遍历迭代器
for x in it:   print(x)

4. 自定义迭代器

• __iter__() 方法 → 起始位置
• __next__() 方法 → 下一个，终止位置

from collections import Iterable, Iterator
# 构建一个可以反向输出的列表可迭代对象
class listDemo(object):def __init__(self):self.__data = []self.__num = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.__num <= 0:raise StopIteration  # 终止else:self.__num -= 1return self.__data[self.__num]def __setitem__(self, key, value):  # 插入self.__data.insert(key, value)self.__num += 1def __getitem__(self, index):  # 读取return self.__data[index]def __delitem__(self, index):  # 删除del self.__data[index]self.__num -= 1def __len__(self):return len(self.__data)mylist = listDemo()
mylist[0], mylist[1], mylist[2], mylist[3] = '1', '2', '3', '4'
print('Iterable：', isinstance(mylist, Iterable))
print('Iterator：', isinstance(mylist, Iterator))# 法1： 无需iter(), 因为该对象已为迭代器对象
print(next(mylist))
print(next(mylist))# 法2： 从当前迭代器位置 for循环
for i in mylist:print(i, end=" ")del mylist[2]
print(len(mylist))
print(type(mylist))

斐波那契迭代器
相关知识

class Fibonacci():  # 定义迭代器类def __init__(self):self.a = 0self.b = 1def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.b > 100:raise StopIteration      # 结束条件else:self.a, self.b = self.b, self.a + self.breturn self.afib = Fibonacci()  # 实例化迭代器对象# for 循环
for f in fib:print(f, end=' ')

生成器

方式：

1. 列表生成器 → 节省内存
2. 使用·yield·定义生成器

特点：
一个生成器对象既是可迭代对象，也是迭代器对象。

验证方式1

from collections import Iterator, Iterable, Generator
g = (x * 2 for x in range(10))  # 0～18的偶数生成器
print(isinstance(g, Iterable))  # true
print(isinstance(g, Iterator))  # true
print(isinstance(g, Generator))  # true
print(hasattr(g, "__iter__"))  # true
print(hasattr(g, "__next__"))  # trueprint(next(g))  # 0
print(next(g))  # 2for x in g:print(x, end=' ')

验证方式2

1. yield的作用相当于return，可通过next()函数或for循环遍历。
2. 程序执行遇到yield关键字，生成函数返回当前值，继续向下执行。

def gen():for i in range(5):print('before')yield i  # 生成器函数print('after')print('end')it = gen()
print(list(it)) # 直接将生成器能生成的所有值存储成列表或者元组的形式it2 = gen()
print(next(it2))
print(it2.__next__())it3 = gen()
for i in it3:print(i, end=" ")

参考资料

一文彻底搞懂Python可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)的概念