python3 迭代器与生成器
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python3 迭代器与生成器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
pythom3 迭代器与生成器
迭代器
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迭代器是python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置对象
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玩结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本方法:iter()和next().
字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:
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list=[1,2,6,3] it=iter(list)#创建迭代器对象 print(next(it))#结果1 print(next(it))#结果2 print(next(it))#结果6 #根据上面的,就可以推断打印一次就可以输出迭代器的下一个元素 for i in it:#利用for循环依次迭代输出 print(i) #也可以使用next()函数 import sys #引入sys模块 li=[1,2,365,9] ip=iter(li)#创建迭代器对象 while True: try: print(next(ip)) except StopIteration: sys.exit() #结果1,2,365,9
生成器yield
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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。
在调用生成器的运行过程中,每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有运行信息,返回yield的值。
并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行
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#使用yield实现斐波那契数列 import sys def fibonacci(n):#生成函数 斐波那契 a,b,counter=0,1,0 print(‘a‘,a) while True: if(counter>n): return yield a a,b=b,a+b counter+=1 f=fibonacci(10)#f是一个迭代器由生成器生成 while True: try: print(next(f),end=‘ ‘) except StopIteration: sys.exit() #结果是0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55
总结;
什么情况下需要使用yield
一个函数f,f返回一个list,这个list是动态计算出来的(不管是数学上的计算还是逻辑上的读取格式化),
并且这个list会很大(无论是固定很大还是随着输入参数的增大而增大),这个时候,我们希望每次调用这个函数并使用迭代器进行
循环的时候一个一个的到每个list元素而不是直接得到一个完整的list来节省内存,这个时候yield就很有用。
以上是关于python3 迭代器与生成器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章