# 叠代器

from collections import Iterable
from collections import Iterator
# 可以直接作用於for循環的數據類型有以下幾種
# 1.集合數據類型，如list、tuple、dict、set、srt等
# 2.generator，包括生成器和帶yield的generator function
# 這些可以直接作用於for循環的對象統稱為可叠代對象: Iterable

# 使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterable對象

print(isinstance([], Iterable))
print(isinstance({}, Iterable))
print(isinstance(‘abc‘, Iterable))
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable))
print(isinstance(100, Iterable))

# 生成器不但可以作用於for循環，還可以被next()函數不斷調節並返回下一個值，直到最後拋出StopIteration錯誤表示無法繼續返回下一個值了
# 可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為叠代器：Iterator
# 可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象
print(isinstance((x for x in range(10)), Iterator))
print(isinstance([], Iterator))
print(isinstance({}, Iterator))
print(isinstance(‘abc‘, Iterator))

# 生成器都是Iterator對象，但list、dict、str雖然是Iterable，卻不是Iterator
# 把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數
print(isinstance(iter([]), Iterator))
print(isinstance(iter(‘abc‘), Iterator))


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# 下面解釋為什麽list、dict、str等數據類型為什麽不是Iterator
# 這是因為Python的Iterator對象表示的是一個數據流，Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIterator錯誤
# 可以把這個數據流看做是一個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過next()函數實現按需計算下一個數據
# 所以Iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下一個數據時它才會計算
# Iterator甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數
# 而使用list是永遠不可能存儲全體自然數的
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# 凡是可作用於for循環的對象都是Iterable類型
# 凡是可作用於next()函數的對象都是Iterator類型，它們表示一個惰性計算的序列
# 集合數據類型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不過可以通過iter()函數獲得一個Iterator對象
# Python的for循環本質上就是通過不斷調用next()函數實現的
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Python---叠代器