python 基础

Posted 2021-01-09 gugubeng

迭代器和生成器

迭代器 iterator

(1) 迭代对象:

可以直接作用于for循环的 称为可迭代对象（iterable）可以通过 isinstance 判断是否属于可迭代对象

可以直接作用于for循环的数据类型为：

1. 列表,字典,集合,元组,字符串...

2. generator 带yield的函数

实例 判断哪些是可迭代对象

 

from collections import Iterable

print(isinstance(‘‘,Iterable)) #True

print(isinstance(1,Iterable)) #False

print(isinstance(True,Iterable)) #False

print(isinstance([],Iterable)) #True

print(isinstance(1.1,Iterable)) #False

print(isinstance((),Iterable)) #True

print(isinstance(set(),Iterable)) #True

 

(2) 迭代器 iterator

1. 是快速访问集合的一种方式

2. 迭代器提供了俩个方法 iter() 和 next()

3. 迭代器在访问的时候 只能前进 不能后退

4. 当数据被访问完以后 再次访问 则会抛出 StopIteration的错误

5. 迭代器的前提 必须是一个可迭代对象

6. 称为迭代器以后 增加了next方法进行取值 并且依然支持for循环

判断当前是否属于迭代器:

from collections import Iterator

print(isinstance([],Iterator))  #False

print(isinstance(iter([]),Iterator))  #True

 

 

生成器 generator

1. 带有yield 的函数

2. 使用列表推导式 外层使用小括号 称之为生成器

3. 生成器 也能够使用 迭代器的 next方法 生成器也实现了迭代器的功能

(1) 使用列表推导式生成的生成器

可以使用next 并且 可以作用于for循环

myList = (x for x in range(100000000000)) #generator

用一个生产一个 并不是一次性的全部生产出来 节约资源

?

from collections import Iterator,Generator

myList = (x for x in range(100000000000)) #generator

myList = (x for x in range(3)) #generator

print(isinstance(myList,Iterator)) #True

print(isinstance(myList,Generator)) #True

 

(2) 带yield的函数

1. yield

2. next()

生成器的拆分 (后期的协程 就是基于当前的生成器 只是可以之间通过send方法进行通信 节省资源的开销 因为是单进程单线程)

 

 

#生成器拆分

def func():

    print(1)

    yield ‘a‘

    print(2)

    yield ‘b‘

f = func()

# print(f)

print(next(f))

print(next(f))

print(next(f))

 

每次调用next 会执行到下一个yield 位置并停止 将yield的值 进行返回