Python之迭代器和生成器
Posted 开心的小草
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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Python之迭代器和生成器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一 什么是迭代器协议
- 迭代器协议是指:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代。(迭代只能往前不能往后)
- 可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义一个__iter__()方法)
- 协议是一种约定,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具(如:for,sum,min,max,函数等)使用迭代器协议访问对象
二 for循环机制
for循环的本质:循环所有对象,全都是使用迭代器协议
(字符串,列表,元组,字典,集合,文件对象)这些都不是可迭代对象,只不过在for循环中,调用了他们内部的__iter__()方法,把他们变成了可迭代对象。
然后for循环调用可迭代对象的__iter__()方法去取值,而且for循环会捕捉StopIteration异常,以终止迭代。
l = [1,2,3] diedai = l.__iter__() print(diedai.__next__()) print(diedai.__next__()) print(diedai.__next__()) print(diedai.__next__())#会报错
#用while模拟for循环 l = [1,2,3] diedai = l.__iter__() while True: try: print(diedai.__next__()) except StopIteration: print("迭代完了,循环终止") break; #输出: """ 1 2 3 迭代完了,循环终止 """
三 生成器
1. 什么是生成器?
可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现迭代器协议(其他数据类型需要调用自己内置的__iter__()方法),所以生成器就是可迭代对象
2. 生成器分类以及在python中的表现形式:(python中有两种不同的方式提供生成器)
- 生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果,在每个结果中间,挂起函数状态,以便下次重它离开的地方继续执行。
- 生成器表达式:类似于列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表
3. 生成器的有点:
python中使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作,指在需要的时候才产生结果,不是立即生成结果。可以节省内存,其余的迭代对象没有这样的好处。
四 生成器表达式和列表解析
三元表达式
a = "123" res = "yes" if a == "123" else "no" print(res) #输出:yes
if a == "123":一元
"yes":二元
else "no":三元
没有四元表达式
num = ["苹果%s"%i for i in range(10)] #列表解析 print(num) num = ("苹果%s"%i for i in range(10)) #生成器表达式 print(num) print(next(num)) print(num.__next__())
- 把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式
- 列表解析和生成器表达式都是便利的编程方式,只不过生成器表达式更加省内存
函数形式的:
def num (): print("123") yield 1 print("456") yield 2 print("789") yield 3 res = num()print(next(res)) print(next(res)) print(next(res)) #输出 """ 123 1 456 2 789 3 """
以上是关于Python之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