徹底搞懂python 迭代器和生成器
迭代器跟生成器,與上篇文章講的裝飾器一樣,都是屬于我的一個老大難問題。
通常就是遇到的時候就去搜一下,結(jié)果在一大坨各種介紹博客中看了看,回頭又忘記了。
你是不是也是這樣呢?
俗話說:好記性不如爛筆頭,雖然現(xiàn)在基本不咋用筆寫字了,但是還是要好好整理下,起碼以后我就不用搜了。
如果現(xiàn)在給你一個列表list_a = [1, 2, 3, 4]
,讓你去迭代它,相信大家都很熟悉,直接用for循環(huán)就完事兒,
list_a = [1, 2, 3, 4] for i in list_a: print(i)
運行
1
2
3
4
[Finished in 0.1s]
可以看到,for循環(huán)迭代了列表中的每一個元素,打印了出來。
那么for循環(huán)背后都做了什么事情呢?
一、 容器、可迭代對象、迭代器
聽起來陌生,但是你絕對熟悉的詞兒。
在python中,一切都是對象,對象的抽象是類,而對象的集合就是容器。
使用python中常見的容器有很多,比如:列表list:[0, 1, 2]
,集合set:([0, 1, 2])
,字典dict:{0:0, 1:1, 2:2}
以及元組tuple(0, 1, 2)
。
這些都是多個元素集中在一起的單元,區(qū)別的是內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)方法。
所有的容器都是可以迭代的,你可以用for循環(huán)去迭代上述的容器試試。
那把一個個元素找出來,用到的就是迭代器。用iter()可以創(chuàng)建一個迭代器。
迭代器提供一個next()
方法,這個方法你每次調(diào)用的時候會給你返回下一個對象,或者StopIteration
,也就是沒有對象可以給你了。
list_a = [1, 2, 3, 4] it = iter(list_a) # 創(chuàng)建迭代器 print(next(it)) #調(diào)用next() print(next(it)) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it))
運行結(jié)果,前4個print可以正常返回,第5個時候就出現(xiàn)StopIteration錯誤了,因為列表中4個元素已經(jīng)返回完了。
1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
File "D:\練習\demo_iterator.py", line 9, in <module>
print(next(it))
StopIteration
[Finished in 0.1s with exit code 1]
二、生成器
什么是生成器?簡單粗暴一點:生成器就是懶人版的迭代器。
在上述的創(chuàng)建迭代器操作中,我們顯然是做了一次性生成的操作,list_a = [1, 2, 3, 4]
,這4個元素一次性生成好,以供next()
調(diào)用。
但是生成出的這些元素都是會保存到內(nèi)存中去,這只是4個元素,如果有上千萬、上億元素呢?
我并不是第一時間要用到所有的元素,我只要在我調(diào)用next()
的時候產(chǎn)生一個返回給我就好,那么這樣一次性生成就會白白占用了大量的內(nèi)存。
生成器應運而生,當調(diào)用next()
的時候,才會生成下一個變量。
生成器的寫法很簡單,用小括號,比如把一個列表生成式括起來:(i for i in range(10000))
這樣就初始化了一個生成器。
print([i for i in range(10)]) print(i for i in range(10))
上面的時列表,下面的就是一個生成器了,區(qū)別就是[]和()。
運行結(jié)果:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object <genexpr> at 0x033383A8>
[Finished in 0.1s]
yield關(guān)鍵字
此外,函數(shù)也可以成為生成器,秘密就是yield
關(guān)鍵字,比如:
def gen(): a = 0 while a < 100: yield a a += 1 test = gen() print(next(test)) print(next(test)) print(next(test)) print(next(test))
運行結(jié)果:
0
1
2
3
[Finished in 0.1s]
yield
關(guān)鍵字,可以這樣理解:當函數(shù)運行到這一行的時候,程序會從這里暫停,yield
相當于return
會返回,
當下次迭代時候,則會從yield
的下一行代碼開始執(zhí)行。
所以,我調(diào)用了4次print,可以從0開始依次輸出。
從我工作中的使用場景出發(fā)的話,我在做一些自動化測試的時候,有些變量參數(shù)是不可以重復的,用迭代器來定義變量的生成規(guī)則,每次
調(diào)用都會產(chǎn)生一個新的,就不會重復了。
以上就是徹底搞懂python 迭代器和生成器的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于python 迭代器和生成器的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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