可爱的 Python: Python 之优雅与瑕疵，第 1 部分

核心提示： Python 的发展大方向是以惰性方式构造类似于序列的对象；总体来说，这个方向是正确的，可爱的 Python: Python 之优雅与瑕疵，第 1 部分(7)，惰性的伪序列既可以节省内存空间，还可以提高操作的速度（尤其是在处理非常大的与序列类似的 “东西” 时），但

Python 的发展大方向是以惰性方式构造类似于序列的对象；总体来说，这个方向是正确的。惰性的伪序列既可以节省内存空间，还可以提高操作的速度（尤其是在处理非常大的与序列类似的 “东西” 时）。

问题在于，Python 在判断 “硬” 序列和迭代器之间的差异和相似性方面仍然不完善。这个问题最棘手的部分是，它实际上违背了 Python 的 “duck typing” 思想：只要给定的对象具有正确的行为，就能够将它用于特定的用途，而不存在任何继承或类型限制。迭代器或类迭代器有时表现得像序列，但有时候不是；反过来说，序列常常表现得像迭代器，但并非总是如此。表现不像迭代器那些序列已涉及 Python 的神秘领地，其作用尚不明朗。

分歧

所有类序列或类迭代器的主要相似之处是，它们都允许进行循环遍历，无论是使用 for 循环、列表理解（list comprehension）还是生成器理解（generator comprehension）。除此之外，就出现了分歧。其中最重要的差异是，序列既可编制索引，也可直接切片（slice），而迭代器不能。实际上，为序列编制索引可能是最常用的序列操作 —— 究竟为什么在迭代器上无法使用索引呢？例如：

清单 9. 与序列和迭代器相似的东西

>>> r = range(10)
>>> i = iter(r)
>>> x = xrange(10)
>>> g = itertools.takewhile(lambda n: n<10, itertools.count())
#...etc...

对于所有这一切，都可以使用 for n in thing。实际上，如果用 list(thing) 显示它们，会得到完全相同的结果。但是，如果希望获得其中的一个特定条目（或一些条目的切片），就需要考虑 thing 的具体类型。例如：