#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

# 可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：
# 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generator function。
# 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。
# 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

from collections import Iterable
from collections import Iterator


print(isinstance([1,2],Iterable))
# 而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
# 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。
#可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：
print(isinstance({'1':'2'},Iterator))
print(isinstance((x*x for x in range(10)),Iterator))
#生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
#把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：
print(isinstance(iter([1,2]),Iterator))

#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。

# 凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；
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# 凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；
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# 集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
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# Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的