Question

首先，我必须说我在阅读之前阅读了很多SO帖子，因为我找不到我想要的内容，或者我可能没有理解。所以这就是

我有点理解Iterables和Iterators是什么。因此任何包含项目的Lists / Tuples / Sets之类的容器对象都可以迭代，称为Iterables。现在迭代Iterables你需要迭代器及其发生的方式是因为__iter__方法为你提供了类型的Iterator对象，然后调用Iterator对象上的__next__来提取值。

因此，要使任何对象可迭代，您需要定义 iter 和 next 方法，我认为对于列表也是如此。但是最近我发现了这个奇怪的部分。

l1 = [1,2,3]
hasattr(l1, "__next__")
Out[42]: False
g = (x for x in range(3))
hasattr(g, "__next__")
Out[44]: True

现在因为这些列表支持Iterator协议，为什么实现中缺少__next__方法，如果它确实缺失，那么列表的迭代如何工作？

list_iterator = iter(l1)
next(list_iterator)
Out[46]: 1
next(list_iterator)
Out[47]: 2
next(list_iterator)
Out[48]: 3
next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\RJ\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2910, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-49-56e733bbb896>", line 1, in <module>
    next(list_iterator)
StopIteration

gen0_iterator = iter(g)
gen_iterator = iter(g)
next(gen_iterator)
Out[57]: 0
next(gen_iterator)
Out[58]: 1
next(gen_iterator)
Out[59]: 2
next(gen_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\RJ\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2910, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-60-83622dd5d1b9>", line 1, in <module>
    next(gen_iterator)
StopIteration
gen_iterator1 = iter(g)
next(gen_iterator1)
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\RJ\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2910, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-62-86f9b3cc341f>", line 1, in <module>
    next(gen_iterator1)
StopIteration

我为列表创建了一个迭代器，然后在其上调用next方法来获取元素并且它可以工作。

现在，如果前一个hasattr(a, "__next__")返回False，那么我们如何能够在迭代器对象上调用下一个方法来获取列表。
现在最初的问题让我想到这一切，无论我多少次遍历列表，它都不会耗尽并且调用iter()每次都会返回一个新的迭代器对象，但是在生成器的情况下，这不会发生，并且一旦生成器耗尽，无论您调用iter()多少次，它总会返回已经引发StopIteration异常的同一对象这是真的，因为迭代器曾经提出StopIteration，它总是会，但为什么它不会发生在列表中。

此外，这与python文档对conatiner.__ iter__所说的同步，container.__iter__为您提供了类型的迭代器对象，iterator.__ iter__和iterator.__iter__为您提供了迭代器对象本身，这正是调用生成器iter()一次又一次地返回相同对象的原因。但为什么，更重要的是如何？

这里要注意的另一件事是

isinstance(l1 , collections.Iterator)
Out[65]: False
isinstance(g , collections.Iterator)
Out[66]: True

所以这表明b / w Iterables和Iterators有一些实现差异，但是我找不到任何这样的细节，因为它们都实现了__iter__和__next__方法，所以从这里开始行为的变化来了。因此，对于iterables，__iter__返回的内容与__iter__的iterables（生成器）返回的内容不同。如果有人可以用I __iter__的一些例子来解释Iterables和Iterataors，那将会非常有用。最后有一些关于yield的谜题，因为这是使普通函数成为生成器的神奇词（所以是一种迭代器），所以`yield的__iter__和__next__看起来像

我已尽力解释这个问题，但如果还有什么遗漏，请告诉我，我会尽力澄清我的问题。

Answer 1

它有点不同。 iterables 有一个返回迭代器的__iter__方法。 迭代器采用__next__方法（并且通常也有__iter__方法，以便iter()对它们起作用 - 但这不是必需的。）

列表是可迭代的：

>>> l = [1,2,3]
>>> hasattr(l, "__iter__")
True
>>> hasattr(l, "__next__")
False
>>> l_iter = iter(l)
>>> hasattr(l_iter, "__next__")
True
>>> hasattr(l_iter, "__iter__")
True
>>> l_iter == iter(l_iter)
True

每次使用时都会给你新的迭代器

>>> list(l)
[1, 2, 3]
>>> list(l)
[1, 2, 3]
>>> l_iter = iter(l)
>>> list(l_iter)
[1, 2, 3]
>>> list(l_iter)
[]
 each time you use them

>>> list(l)
[1, 2, 3]
>>> list(l)
[1, 2, 3]
>>> iter(l) == iter(l)
False

但是列表迭代器本身就是一次性

>>> l_iter = iter(l)
>>> list(l_iter)
[1, 2, 3]
>>> list(l_iter)
[]

生成器是一个迭代器，不是可迭代的，也是一次性的。

>>> g = (x for x in range(3))
>>> hasattr(g, "__iter__")
True
>>> hasattr(g, "__next__")
True
>>> g == iter(g)
True
>>> 
>>> list(g)
[0, 1, 2]
>>> list(g)
[]

为什么发电机是穷举的，列表/元组不是？

1 个答案: