python基礎之迭代器與生成器
1. 迭代器
1.1 迭代器的使用
迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問,直到所有的元素被訪問完結(jié)束。迭代器只能往前不會后退。迭代器有兩個基本的方法:iter() 和 next()。字符串,列表或元組對象都可用于創(chuàng)建迭代器。
iter(iterable)
:用于返回可迭代對象的一個迭代器。
next(iterator)
: 從迭代器iterator中獲取下一條記錄。如果無法獲取下 一條記錄,則觸發(fā)StopIteration異常
iter和next使用舉例
lst = [1,2,3,4] it = iter(lst) #創(chuàng)建迭代器對象 print(it) # <list_iterator object at 0x7fb8e443ed30> print(next(it)) # 1 print(next(it)) # 2
for循環(huán)使用舉例:
lst = [1,2,3,4] it = iter(lst) #創(chuàng)建迭代器對象 for x in it: print(x, end=" ") # 1 2 3 4
也可以使用next替代上例:
import sys # 引入 sys 模塊 lst = [1, 2, 3, 4] it = iter(lst) # 創(chuàng)建迭代器對象 while True: try: print(next(it)) except StopIteration: sys.exit()
輸出:
1
2
3
4
1.2 創(chuàng)建類的迭代器
把一個類作為一個迭代器使用需要在類中實現(xiàn)兩個方法 __iter__() 與 __next__() 。
class MyNumbers: def __iter__(self): self.a = 1 return self def __next__(self): if self.a <= 10: #迭代次數(shù),要不然for循環(huán)會一直執(zhí)行 x = self.a self.a += 1 return x else: raise StopIteration myclass = MyNumbers() myiter = iter(myclass) for x in myiter: #這里也可以直接用對象,因為它的類已經(jīng)定義iter和next。 print(x,end = " ") # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2. 生成器
2.1 生成器的使用
在 Python 中,使用了 yield 的函數(shù)被稱為生成器(generator)。跟普通函數(shù)不同的是,生成器是一個返回迭代器的函數(shù),只能用于迭代操作,更簡單點理解生成器就是一個迭代器。
生成器的簡單使用舉例:
def func(n): yield n*2 f = func(5) print(f) # <generator object func at 0x7f36613ad308> print(next(f)) # 10,迭代器的值 print(next(f)) # 報錯?。?!因為這個函數(shù)只返回了一個迭代器
便于理解,可以把yield當做return操作,不同的是,yield后面的代碼會在下一次調(diào)用函數(shù)的時候繼續(xù)執(zhí)行。所以遇到y(tǒng)ield操作時,首先需要先返回迭代器的值,而不會立馬執(zhí)行yield后面的代碼,等到下一次調(diào)用函數(shù)的時候,會繼續(xù)執(zhí)行上一次沒有完成的操作。顯然,使用生成器比迭代器簡單,而且性能是一樣高效的,我們再來舉一個例子進行說明。
def fib(n): pre,curr = 0,1 while n > 0: n-=1 yield curr pre,curr = curr,curr+pre print("I am a generator!") for i in fib(5): print(i) print("-----------------------")
輸出:
1 ----------------------- I am a generator! 1 ----------------------- I am a generator! 2 ----------------------- I am a generator! 3 ----------------------- I am a generator! 5 ----------------------- I am a generator!
使用for循環(huán)操作時,遍歷了5次,最后一次會調(diào)用StopIteration,所以會輸出5次"I am a generator!"。但是如果使用next則會不同,因為它不會自動調(diào)用下一次的函數(shù),如下例所示:
def func(n): yield n*2 print("I am a generator!") f = func(5) print(f) # <generator object func at 0x7f36613ad308> print(next(f)) # 10,迭代器的值
輸出結(jié)果為:
<generator object func at 0x7fd74460b308>
10
可以看到,因為沒有繼續(xù)調(diào)用函數(shù),而不會執(zhí)行yield后面的程序!
2.2 生成器表達式
生成器表達式與列表推導式很像,唯一的區(qū)別就是一個使用綜括號一個使用小括號,生成器表達式返回生成器對象,而列表推導式返回列表對象。
g = (i*2 for i in range(10)) print(type(g)) # <class 'generator'> for i in g: print(i,end=" ") # 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
總結(jié)
本篇文章就到這里了,希望能夠給你帶來幫助,也希望您能夠多多關注腳本之家的更多內(nèi)容!
相關文章
python列表排序用?sort()和sorted()的區(qū)別
這篇文章主要介紹了python列表排序用?sort()和sorted()的區(qū)別,主要比較?Python?中用于列表排序的兩種函數(shù)?sort()?和?sorted(),選擇合適的排序函數(shù),下文詳細內(nèi)容需要的小伙伴可以參考一下2022-03-03python查詢MySQL將數(shù)據(jù)寫入Excel
這篇文章主要介紹了python如何查詢MySQL將數(shù)據(jù)寫入Excel,幫助大家利用python高效的辦公,感興趣的朋友可以了解下2020-10-10Python PyMySQL操作MySQL數(shù)據(jù)庫的方法詳解
PyMySQL是一個用于Python編程語言的純Python MySQL客戶端庫,它遵循Python標準DB API接口,并提供了許多方便的功能,本文就來和大家簡單介紹一下吧2023-05-05