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python基礎(chǔ)之迭代器與生成器

 更新時(shí)間:2021年11月29日 14:48:51   作者:非晚非晚  
這篇文章主要為大家介紹了python迭代器與生成器,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下,希望能夠給你帶來(lái)幫助

1. 迭代器

1.1 迭代器的使用

迭代器對(duì)象從集合的第一個(gè)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(huì)后退。迭代器有兩個(gè)基本的方法:iter() 和 next()。字符串,列表或元組對(duì)象都可用于創(chuàng)建迭代器。

iter(iterable):用于返回可迭代對(duì)象的一個(gè)迭代器。
next(iterator): 從迭代器iterator中獲取下一條記錄。如果無(wú)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(duì)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(duì)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(duì)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(gè)類作為一個(gè)迭代器使用需要在類中實(shí)現(xiàn)兩個(gè)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(huì)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(duì)象,因?yàn)樗念愐呀?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(gè)返回迭代器的函數(shù),只能用于迭代操作,更簡(jiǎn)單點(diǎn)理解生成器就是一個(gè)迭代器。

生成器的簡(jiǎn)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(bào)錯(cuò)?。?!因?yàn)檫@個(gè)函數(shù)只返回了一個(gè)迭代器

便于理解,可以把yield當(dāng)做return操作,不同的是,yield后面的代碼會(huì)在下一次調(diào)用函數(shù)的時(shí)候繼續(xù)執(zhí)行。所以遇到y(tǒng)ield操作時(shí),首先需要先返回迭代器的值,而不會(huì)立馬執(zhí)行yield后面的代碼,等到下一次調(diào)用函數(shù)的時(shí)候,會(huì)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(jiǎn)單,而且性能是一樣高效的,我們?cè)賮?lái)舉一個(gè)例子進(jìn)行說(shuō)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(shí),遍歷了5次,最后一次會(huì)調(diào)用StopIteration,所以會(huì)輸出5次"I am a generator!"。但是如果使用next則會(huì)不同,因?yàn)樗粫?huì)自動(dòng)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?yàn)闆]有繼續(xù)調(diào)用函數(shù),而不會(huì)執(zhí)行yield后面的程序!

2.2 生成器表達(dá)式

生成器表達(dá)式與列表推導(dǎo)式很像,唯一的區(qū)別就是一個(gè)使用綜括號(hào)一個(gè)使用小括號(hào),生成器表達(dá)式返回生成器對(duì)象,而列表推導(dǎo)式返回列表對(duì)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(lái)幫助,也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!

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