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
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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)) # 1print(next(it)) # 2 |
for循環(huán)使用舉例：
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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：
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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：
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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(shí)現(xiàn)兩個方法 __iter__() 與 __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 StopIterationmyclass = MyNumbers()myiter = iter(myclass) for x in myiter: #這里也可以直接用對象，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，生成器是一個返回迭代器的函數(shù)，只能用于迭代操作，更簡單點(diǎn)理解生成器就是一個迭代器。
生成器的簡單使用舉例：
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def func(n): yield n*2f = func(5)print(f) # <generator object func at 0x7f36613ad308>print(next(f)) # 10，迭代器的值print(next(f)) # 報(bào)錯！！！因?yàn)檫@個函數(shù)只返回了一個迭代器 |
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(jìn)行說明。
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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("-----------------------") |
輸出：
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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循環(huán)操作時(shí)，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?yàn)樗粫詣诱{(diào)用下一次的函數(shù)，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 |
輸出結(jié)果為：
<generator object func at 0x7fd74460b308>
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可以看到，因?yàn)闆]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(dá)式
生成器表達(dá)式與列表推導(dǎo)式很像，唯一的區(qū)別就是一個使用綜括號一個使用小括號，生成器表達(dá)式返回生成器對象，而列表推導(dǎo)式返回列表對象。
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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 |
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(guān)注服務(wù)器之家的更多內(nèi)容!
原文鏈接：https://blog.csdn.net/QLeelq/article/details/121597427
