<reponame>szhua/PythonLearn

'''
迭代器
'''


from collections import  Iterable

print(isinstance((x for x in range(100)),Iterable))

print(isinstance("sss",Iterable))

from collections import  Iterator

print(isinstance("ssss",Iterator))
print(isinstance([x for x in range(100)],Iterator))
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator))

it =iter([x for x in range(10)])

print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(isinstance(iter(it),Iterator))

'''
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，
直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，
只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
#Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。###
...'''
'''
迭代器
'''
print(abs)

'''
迭代器
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from collections import  Iterable

print(isinstance((x for x in range(100)),Iterable))

print(isinstance("sss",Iterable))

from collections import  Iterator

print(isinstance("ssss",Iterator))
print(isinstance([x for x in range(100)],Iterator))
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator))

it =iter([x for x in range(10)])

print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(isinstance(iter(it),Iterator))

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这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，
直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，
只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
#Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。###
...'''
'''
迭代器
'''
print(abs)
迭代器 这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据， 直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度， 只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。 #Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。### ... 迭代器