Python3 迭代器和生成器

Posted 云龙

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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 迭代器和生成器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.迭代器 Iterator

  迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

  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()

  list=[1,2,3,4]
  it = iter(list) # 创建迭代器对象
  for x in it:    #next(it)
    print (x, end=" ")

  一类是集合数据类型,如listtupledictsetstr等;

  一类是generator,包括生成器和带yield的generator function(生成器函数)。

  这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

  可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:

>>> from collections.abc import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True

   生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

  把listdictstrIterable变成Iterator可以使用iter()函数:

>>>from collections.abc import Iterator
>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter(abc), Iterator)
True

  Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现.

 

2.生成器
  在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。

   创建generator。第一种方法,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>
>>> next(g) # 通过next()函数获得generator的下一个返回值
0
>>> next(g)
1

#也可用for循环来获取,并且不需要关心StopIteration的错误
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
 

  第二种,生成器函数。调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。

  在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,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。

使用 yield 实现斐波那契数列:

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    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,由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

 

摘录自python3菜鸟教程和廖雪峰python3

 

以上是关于Python3 迭代器和生成器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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[Python3]迭代器和生成器

迭代器和生成器(python3入门)

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03:迭代器和生成器