这是定义的摘要。
容器
发电机
可迭代的
- 带有
__iter__()or__getitem__()方法的对象。
- 可迭代的示例包括所有序列类型（如 list、str 和 tuple）和一些非序列类型，如 dict 和 file。
- 当可迭代对象作为参数传递给内置函数
iter()时，它会返回该对象的迭代器。此迭代器适用于遍历一组值。
迭代器
- 具有
next()方法的可迭代对象。
- 迭代器需要有一个
__iter__()返回迭代器对象本身的方法。
- 迭代器适用于遍历一组值。
顺序
__getitem__()一个迭代，它通过特殊方法支持使用整数索引进行有效的元素访问，并定义了一个len()返回序列长度的方法。- 一些内置的序列类型是
list、str、
tuple和unicode。
- 请注意， dict 也支持
__getitem__()and
__len__()，但被认为是映射而不是序列，因为查找使用任意不可变键而不是整数。
现在有多种方法可以测试一个对象是否是可迭代的、迭代器或某种序列。以下是这些方法的摘要，以及它们如何对各种对象进行分类：
Iterable Iterator iter_is_self Sequence MutableSeq
object
[] True False False True True
() True False False True False
set([]) True False False False False
{} True False False False False
deque([]) True False False False False
<listiterator> True True True False False
<generator> True True True False False
string True False False True False
unicode True False False True False
<open> True True True False False
xrange(1) True False False True False
Foo.__iter__ True False False False False
Sized has_len has_iter has_contains
object
[] True True True True
() True True True True
set([]) True True True True
{} True True True True
deque([]) True True True False
<listiterator> False False True False
<generator> False False True False
string True True False True
unicode True True False True
<open> False False True False
xrange(1) True True True False
Foo.__iter__ False False True False
每列指代一种不同的可迭代对象分类方式，每一行指代不同种类的对象。
import pandas as pd
import collections
import os
def col_iterable(obj):
return isinstance(obj, collections.Iterable)
def col_iterator(obj):
return isinstance(obj, collections.Iterator)
def col_sequence(obj):
return isinstance(obj, collections.Sequence)
def col_mutable_sequence(obj):
return isinstance(obj, collections.MutableSequence)
def col_sized(obj):
return isinstance(obj, collections.Sized)
def has_len(obj):
return hasattr(obj, '__len__')
def listtype(obj):
return isinstance(obj, types.ListType)
def tupletype(obj):
return isinstance(obj, types.TupleType)
def has_iter(obj):
"Could this be a way to distinguish basestrings from other iterables?"
return hasattr(obj, '__iter__')
def has_contains(obj):
return hasattr(obj, '__contains__')
def iter_is_self(obj):
"Seems identical to col_iterator"
return iter(obj) is obj
def gen():
yield
def short_str(obj):
text = str(obj)
if text.startswith('<'):
text = text.split()[0] + '>'
return text
def isiterable():
class Foo(object):
def __init__(self):
self.data = [1, 2, 3]
def __iter__(self):
while True:
try:
yield self.data.pop(0)
except IndexError: # pop from empty list
return
def __repr__(self):
return "Foo.__iter__"
filename = 'mytestfile'
f = open(filename, 'w')
objs = [list(), tuple(), set(), dict(),
collections.deque(), iter([]), gen(), 'string', u'unicode',
f, xrange(1), Foo()]
tests = [
(short_str, 'object'),
(col_iterable, 'Iterable'),
(col_iterator, 'Iterator'),
(iter_is_self, 'iter_is_self'),
(col_sequence, 'Sequence'),
(col_mutable_sequence, 'MutableSeq'),
(col_sized, 'Sized'),
(has_len, 'has_len'),
(has_iter, 'has_iter'),
(has_contains, 'has_contains'),
]
funcs, labels = zip(*tests)
data = [[test(obj) for test in funcs] for obj in objs]
f.close()
os.unlink(filename)
df = pd.DataFrame(data, columns=labels)
df = df.set_index('object')
print(df.ix[:, 'Iterable':'MutableSeq'])
print
print(df.ix[:, 'Sized':])
isiterable()