Python教程

【python基础】理解迭代器与生成器

本文主要是介绍【python基础】理解迭代器与生成器,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 1. 迭代器
    • 1.1 迭代器的使用
    • 1.2 创建类的迭代器
  • 2. 生成器
    • 2.1 生成器的使用
    • 2.2 生成器表达式

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
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:
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:

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:

1
2
3
4

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__() 。

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:

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。

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:

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:

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>
10

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

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 
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