1. 迭代器
1.1 迭代器的使用
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器。
iter(iterable)
:用于返回可迭代对象的一个迭代器。
next(iterator)
: 从迭代器iterator中获取下一条记录。如果无法获取下 一条记录,则触发StopIteration异常
iter和next使用举例
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lst = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] it = iter (lst) #创建迭代器对象 print (it) # <list_iterator object at 0x7fb8e443ed30> print ( next (it)) # 1 print ( next (it)) # 2 |
for循环使用举例:
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lst = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] it = iter (lst) #创建迭代器对象 for x in it: print (x, end = " " ) # 1 2 3 4 |
也可以使用next替代上例:
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import sys # 引入 sys 模块 lst = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] it = iter (lst) # 创建迭代器对象 while True : try : print ( next (it)) except StopIteration: sys.exit() |
输出:
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1.2 创建类的迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。
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class MyNumbers: def __iter__( self ): self .a = 1 return self def __next__( self ): if self .a < = 10 : #迭代次数,要不然for循环会一直执行 x = self .a self .a + = 1 return x else : raise StopIteration myclass = MyNumbers() myiter = iter (myclass) for x in myiter: #这里也可以直接用对象,因为它的类已经定义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 的函数被称为生成器(generator)。跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
生成器的简单使用举例:
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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)) # 报错!!!因为这个函数只返回了一个迭代器 |
便于理解,可以把yield当做return操作,不同的是,yield后面的代码会在下一次调用函数的时候继续执行。所以遇到yield操作时,首先需要先返回迭代器的值,而不会立马执行yield后面的代码,等到下一次调用函数的时候,会继续执行上一次没有完成的操作。显然,使用生成器比迭代器简单,而且性能是一样高效的,我们再来举一个例子进行说明。
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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 ( "-----------------------" ) |
输出:
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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循环操作时,遍历了5次,最后一次会调用StopIteration,所以会输出5次"I am a generator!"。但是如果使用next则会不同,因为它不会自动调用下一次的函数,如下例所示:
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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 |
输出结果为:
<generator object func at 0x7fd74460b308>
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可以看到,因为没有继续调用函数,而不会执行yield后面的程序!
2.2 生成器表达式
生成器表达式与列表推导式很像,唯一的区别就是一个使用综括号一个使用小括号,生成器表达式返回生成器对象,而列表推导式返回列表对象。
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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 |
总结
本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注服务器之家的更多内容!
原文链接:https://blog.csdn.net/QLeelq/article/details/121597427