可迭代对象与迭代器、生成器的区别与联系

可迭代对象

可以用for ... in obj遍历的对象都是可迭代对象（Iterable），分为两类：

• 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的生成器函数。

所以说可迭代对象包含了生成器。

迭代器

• 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

• 使用for ... in obj遍历迭代器，实际上是先调用一次iter(obj)，后依次调用next(obj)，直到遍历完成

• 所以迭代器一定是可迭代对象

判断一个对象是迭代器的必要条件：

1. __iter__()魔法方法返回的是一个迭代器对象
2. 定义了__next__()魔法方法

二者缺一不可

生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，而且当我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面的大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以我们使用生成器一边迭代一边计算是最优的选择，虽然效率会降低，例如：

结果：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object <genexpr> at 0x000001BE222485F0>

生成器都能使用next()遍历，所以生成器都是迭代器。

from collections import Iterator
y = (i for i in range(10))

print(isinstance(y, Iterator))
print(next(y))
print(next(y))
print(next(y))

结果：

True
0
1
2

总结：

1. 迭代器都是可迭代对象，但是可迭代对象不一定是迭代器

2. 生成器都是迭代器，但是迭代器不一定是生成器

3. 可迭代数据类型list、str、dict等都是可迭代对象Iterable但不是迭代器Iterator，不过可以通过iter(list)函数获取一个迭代器对象

   x=iter("hjdyyds")
   print(x)
   print(next(x))
   print(next(x))
   print(next(x))
   print(next(x))
   

   结果：

   <str_iterator object at 0x0000017FA3A8CC70>
   h
   j
   d
   y
   

4. 可以通过for ... in obj来遍历，只能说明obj是可迭代对象

5. 可以通过next(obj)遍历，只能说明obj是迭代器

6. 判断是否是可迭代对象、迭代器、生成器的通用方法：

   from collections import Iterable, Iterator, Generator
   x = "hjdyyds"
   print(isinstance(x, Iterable))
   print(isinstance(x, Iterator))
   print(isinstance(iter(x), Iterator))
   print(isinstance(x, Generator))
   

   结果：

   True
   False
   True
   False
   

   print(isinstance(x, Generator))

   
   结果：
   
   ```python
   True
   False
   True
   False
   

   7. 如果obj可以使用obj[index]来访问，说明obj是可迭代对象，并且定义了__getitem__()魔法方法