本文实例讲述了Python迭代器与生成器用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
迭代器,迭代的工具
什么是迭代器?
指的是一个重复的过程,每一次重复称为一次迭代,并且每一次重复的结果是下一次重复的初始值
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l = [ 'a' , 'b' , 'c' ] count = 0 while count < len (l): print (l[count]) count + = 1 |
为什么要有迭代器
1、对于序列类型:str,list,tuple,可以依赖索引来迭代取值
2、对于dict,set,文件,python必须为我们提供一种不依赖于索引的迭代取值的方式—>迭代器
可迭代的对象
对象内置函数带有iter的都称为可迭代的对象
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str name = 'lqx' name.__iter__ list l = [ 1 , 2 , 3 ] l.__iter__ tuple t = ( 1 , 2 , 3 ) t.__iter__ dict d = { 'name' : 'lqx' , 'age' : 18 , 'sex' : 'male' } d.__iter__ set s = { 'a' , 'b' , 'c' } s.__iter__ file f = open ( 'a.txt' , 'w' ,encoding = 'utf-8' ) f.__iter__ |
迭代器对象
文件即是可迭代对象,也是迭代器对象
f.__iter__
f.__next__
迭代器总结
1、可迭代对象不一定是迭代器对象
2、迭代器对象一定是可迭代的对象
3、调用obj.iter()方式,得到的是迭代器对象(对于迭代器对象,执行iter得打的仍然是它本身)
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d = { 'name' : 'egon' , 'age' : 18 , 'sex' : 'male' } d_iter = d.__iter__() #使用iter之后,生成的d_iter是迭代器 print (d_iter, type (d_iter)) print (d_iter.__next__()) #next的俩种使用方式 print ( next (d_iter)) print ( next (d_iter)) print ( next (d_iter)) #迭代器d_iter没有值的时候,会抛出异常:StopIteration print ( next (d_iter)) |
如何去除next取不到中导致StopIteration异常
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#下面是如何去除StopIteration异常 while True : try : #使用try:去除异常 print ( next (d_iter)) except StopIteration: #去除异常StopIteration break |
for循环详解:
1、调用in后面的
obj_iter=obj.iter()
2、k=obj_iter.next()
3、捕捉stopiteration
异常,结束迭代
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d = { 'name' : 'lqx' , 'age' : 19 , 'sex' : 'male' } for k in d: print (k) |
迭代器优缺点总结
优点:
1、提供一种统一的、不依赖与索引的取值方式,为for循环提供了依据
2、迭代器同一时间在内存中只有一个值—>更节省内存空间
缺点:
1、只能往后取,并且是一次性的
2、不能统计值的个数,即长度
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l = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] l_iter = l.__iter__() print ( next (l_iter)) print ( next (l_iter)) print ( next (l_iter)) print ( len (l_iter)) #TypeError: object of type 'list_iterator' has no len() |
生成器,就是生成迭代器
什么是生成器
只要在函数体内出现yield关键字,那么再执行函数就不会执行函数代码,会得到一个结果,该结果就是生成器
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def func(): print ( '---->1' ) yield 1 print ( '---->2' ) yield 2 print ( '---->3' ) yield 3 a = func() print ( next (a)) #next(a),会执行到第一个yield结束,返回结果是yield后面的返回值 next (a) next (a) |
生成器就是迭代器
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g = func() res1 = next (g) print (res1) res2 = next (g) print (res2) res3 = next (g) print (res3) >>> - - - - > 1 1 - - - - > 2 2 - - - - > 3 |
yield的功能
yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法
yield与return的区别:
1、yield可以返回多次值
2、函数暂停与再继续的状态是由yield帮我们保存的
3、yield在函数中也就是暂停的意思,并且返回yield后面的值
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obj = range ( 1 , 1000000000000 , 2 ) obj_iter = obj.__iter__() print ( next (obj_iter)) print ( next (obj_iter)) print ( next (obj_iter)) print ( next (obj_iter)) |
制作一个range内置函数:
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#制作一个range函数 def range_it(start,stop,step = 1 ): while stop > start: yield start start = start + step for i in range_it( 1 , 20 , 2 ): print (i) |
制作一个类似于linux中管道的小程序
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import time # 小练习::tail -f access.log | grep '404' def tail(filepath): #检测是否有新的写入信息,如果有一条就给yield,作为函数的返回结果。 with open (filepath, 'rb' ) as f: f.seek( 0 , 2 ) while True : line = f.readline() if line: yield line else : time.sleep( 0.05 ) def grep(lines,pattern): #传入tail检测到新增加的行,然后打印出来这一行并赋值给line,再做判断404,在就使用yield返回这一行 for line in lines: # print(line) line = line.decode( 'utf-8' ) if pattern in line: yield line lines = grep(tail( 'a.txt' ), '404' ) #grep()函数执行的结果返回的yield的值,给他赋值, for line in lines: #使用for去循环取出lines中的值 print (line) |
生成器了解知识点:yield表达式的用法
生成器使用yield表达式,就是给yield初始化下,然后给他传任意值
这里需要先给yield传入一个None的值e.send:
1、从暂停的位置将值传给yield
2、与next一样
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def eater(name): print ( '%s ready to eat' % name) food_list = [] while True : food = yield food_list food_list.append(food) print ( '%s start to eat %s' % (name,food)) e = eater( 'alex' ) #首先要做一个初始化的操作:也就是必须要先给yield传入一个None的值。 print (e.send( None )) #next(e) print (e.send( '一桶水' )) #给yield赋值一次,然后会执行下面的代码,然后循环到下一个yield停止 print (e.send( '一盘骨头' )) |
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_34857250/article/details/78882422