Comment faire la différence entre un itérateur et un itérable?

cependant, il y a une différence sémantique importante entre les deux...

pas vraiment sémantique ou importante. Ils sont tous les deux itérables -- ils travaillent tous les deux avec un énoncé pour.

la différence est par exemple importante quand on veut boucler plusieurs fois.

quand est-ce que ça se présente? Vous devrez être plus précis. Dans les rares cas où vous avez besoin pour faire deux passages à travers une collection itérable, Il ya souvent de meilleurs algorithmes.

par exemple, disons que vous traitez une liste. Vous pouvez itérer à travers une liste Tout ce que vous voulez. Pourquoi t'es-tu emmêlé avec un itérateur au lieu de l'itérable? Bon, ça n'a pas fonctionné.

OK, en voilà un. Vous lisez un fichier en deux passages, et vous devez savoir comment réinitialiser l'itérable. Dans ce cas, c'est un fichier, et seek est nécessaire; ou fermer et rouvrir. Qui se sent de dégueulasse. Vous pouvez readlines pour obtenir une liste qui permet deux passes sans complexité. Ce n'est donc pas nécessaire.

attendez, et si on avait un fichier si gros qu'on ne peut pas tout lire dans la mémoire? Et, pour des raisons obscures, nous ne pouvons pas chercher non plus. Alors, quoi?

maintenant, nous sommes sur le nitty-gritty de deux passes. Au premier passage, nous avons accumulé quelque chose. Un index ou d'un résumé ou de quelque chose. Un index contient tous les fichiers données. Un résumé, souvent, une restructuration des données. Avec un petit changement de "résumé" de "restructurer", nous avons conservé les données du fichier dans la nouvelle structure. Dans les deux cas, nous n'avons pas besoin du fichier, nous pouvons utiliser l'index ou le sommaire.

tous les algorithmes" à deux passes " peuvent être changés en une passe de l'itérateur original ou itérable et une seconde passe d'une structure de données différente.

ce n'est ni LYBL ni EAFP. C'est une conception d'algorithme. Vous pas besoin de réinitialiser un itérateur ... YAGNI.

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voici un exemple de problème itérateur/itérable. C'est juste un algorithme mal conçu.

it = iter(xrange(3))
for i in it: print i,; #prints 1,2,3 
for i in it: print i,; #prints nothing

c'est trivial.

it = range(3)
for i in it: print i
for i in it: print i

Le "plusieurs fois en parallèle" est trivialement fixe. Écrivez une API qui nécessite un itérable. Et quand quelqu'un refuse de lire la documentation de L'API ou refuse de la suivre après l'avoir lue, leur truc casse. Comme il se doit.

le "nice pour se prémunir contre le cas où un utilisateur fournit seulement un itérateur quand plusieurs passes sont nécessaires" sont deux exemples de personnes folles écrivant du code qui casse notre API simple.

si quelqu'un est assez fou pour lire la plupart (mais pas la totalité du DOC API) et fournir un itérateur quand un itérable était requis , vous devez trouver cette personne et lui apprendre (1) Comment lire toute la documentation de L'API et (2) suivre la documentation de l'API.

la question des" sauvegardes " n'est pas très réaliste. Ces programmeurs fous sont remarquablement rares. Et dans les quelques cas quand il se produit, vous savez qui ils sont et pouvez les aider.

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Modifier 2

Le "nous avons pour lire la même structure plusieurs fois " algorithmes sont un problème fondamental.

ne faites pas ça.

for element in someBigIterable:
    function1( element )
for element in someBigIterable:
    function2( element )
...

faites ceci, à la place.

for element in someBigIterable:
    function1( element )
    function2( element )
    ...

Ou, pensez à quelque chose comme ça.

for element in someBigIterable:
    for f in ( function1, function2, function3, ... ):
        f( element )

dans la plupart des cas, ce genre de" pivot " de vos algorithmes résulte en un programme qui pourrait être plus facile à optimiser et pourrait être une nette amélioration de la performance.

import itertools

def process(iterable):
    work_iter, backup_iter= itertools.tee(iterable)

    for item in work_iter:
        # bla bla
        if need_to_startover():
            for another_item in backup_iter:

cette fichue machine temporelle que Raymond a empruntée à Guido ...

à cause de python's duck typing,

tout objet est itérable s'il définit les méthodes next() et __iter__() .

si l'objet lui-même n'a pas la méthode next() , le __iter__() peut retourner n'importe quel objet, qui a une next() méthode

vous pouvez vous référer à cette question pour voir Itérabilité en Python