python中的iterator和"lazy?iterator"區(qū)別介紹
what differece between iterator and 'lazy iterator' in python?
在 Python 中,迭代器是一個(gè)對(duì)象,它使你能夠遍歷一個(gè)值的序列,如一個(gè)列表或元組。它通過(guò)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)方法來(lái)工作: __iter__() 和 __next__()。__iter__() 方法返回迭代器對(duì)象本身,而 __next__() 方法返回序列中的下一個(gè)值。當(dāng)沒(méi)有更多的值可以返回時(shí),它會(huì)引發(fā)一個(gè) StopIteration 異常。
標(biāo)準(zhǔn)自定義的iterator :
class Squares: def __init__(self, n): self.n = n self.current = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current >= self.n: raise StopIteration else: result = self.current ** 2 self.current += 1 return result # Using the iterator squares = Squares(5) for square in squares: print(square)
在 Python 中,iter() 是一個(gè)內(nèi)置函數(shù),它為一個(gè)給定的可迭代對(duì)象返回一個(gè)迭代器。
一個(gè)可迭代的對(duì)象是任何可以被循環(huán)的對(duì)象,如列表、元組、集合、字典或定義了 __iter__() 方法的自定義對(duì)象。
當(dāng)對(duì)一個(gè)可迭代對(duì)象調(diào)用 iter() 時(shí),它返回一個(gè)迭代器對(duì)象,使用 next() 方法從可迭代對(duì)象中一次提供一個(gè)數(shù)值序列。
iter()函數(shù)通常與循環(huán)和其他迭代器一起使用,以執(zhí)行過(guò)濾、映射和減少一個(gè)序列的元素等任務(wù)。
用iter()函數(shù)創(chuàng)建的迭代器:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] iterator = iter(numbers) print(next(iterator)) # Output: 1 print(next(iterator)) # Output: 2 print(next(iterator)) # Output: 3
lazy iterator :
一個(gè) "懶惰迭代器 "是一個(gè)特殊類(lèi)型的迭代器,它不會(huì)預(yù)先生成序列中的所有值。相反,它在需要的時(shí)候生成它們。當(dāng)處理非常大的或無(wú)限大的序列時(shí),這很有用,因?yàn)樗苊饬艘淮紊伤械闹岛拖拇罅康膬?nèi)存。
在Python中,懶惰迭代器經(jīng)常使用生成器函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)(生成器是使用yield關(guān)鍵字的函數(shù)),一次返回一個(gè)值。每次請(qǐng)求一個(gè)值的時(shí)候,生成器就在它離開(kāi)的地方繼續(xù)工作,并生成序列中的下一個(gè)值。
# Define a generator function that yields values lazily def fibonacci(): a, b = 0, 1 while True: yield a a, b = b, a + b # Use the lazy iterator to print the first 10 Fibonacci numbers fib = fibonacci() for i in range(10): print(next(fib))
到此這篇關(guān)于python中的iterator和 “lazy iterator“之間有什么區(qū)別?的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python iterator和 lazy iterator內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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