生成器和迭代器

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了生成器和迭代器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

迭代器

迭代器iterator
同时有__next__(),__iter__()方法的数据类型可以被称为迭代器
可迭代iterable
有__iter__()方法的数据类型可以被迭代
可迭代的数据类型(iterable):list,dic,str,set,tuple,enumerate,f(文件句柄),range()
迭代器的好处:节省内存空间,从容器类型中一个一个取值,会把所有值都取到

print(dir([].__iter__()))#dir查看方法
range(10)#只是创建了一个迭代器,并没有创建数据

生成器

生成器:自己写的迭代器

1.生成器表达式

列表推导式:返回一个列表,一下返回一个列表,占用内存较大

list1 =[i*i for i in range(10)]

生成器表达式:返回一个生成器(迭代器)-->几乎不占用内存

gen = (i*i for i in range(10))#此时并没有执行
for i in gen:  #遍历迭代器
    print(i)

各种推导式

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# 1.加过滤条件的推导式
gen = (i for i in range(10) if i%2==0)
for i in gen:
    print(i)

#2.嵌套列表过滤,查找names列表中含有a字符的元素
names=[[aqa,yhaga],[wed,uhsy]]
ret = (i for name in names for i in name if a in i)
for i in ret:
    print(i)
#字典推导式,key,value对调
dic = {1:j,2:c}
dic_new = {dic[i]:i for i in dic}
print(dic_new)
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2.生成器函数

只要函数中含有yield关键字就是生成器函数,yield只能在函数内部使用,且不能与return同时出现

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#例子1:制造两百万个jcc
def jcc():
    for i in range(2000000):
        yield jcc %d%i
gen = jcc() #生成器(迭代器)
for i in gen:
    print(i)   #for循环遍历迭代器。边取值边打印,不占内存
#例子2:监听文件的输入
#不用函数
with open(d:jcc.txt,encoding=utf-8) as f:
    line = f.readline()
    while 1:
        if line:
            print(line)
#封装成一个函数
def fun(filename):
    with open(filename, encoding=utf-8) as f:
        while 1:
            line = f.readline()
            if line.strip():
                yield line.strip()  #返回line再做其他的处理
line = fun(d:jcc.txt)
for i in line:
    print(i)
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send

获取下一个yield的同时,向上一个yield传递一个值,使用send之前必须要先调用一次next函数

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def generator():
    print(1)
    content = yield jcc#content接收send传过来的值
    print(content)
    print(2)
    yield 2
ret = generator()#返回一个迭代器,此时并不执行函数
res = ret.__next__()#执行函数,返回yield后面的值
ret.send(hello)
print(res)
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yield from

def gen():
    a=abc
    b = 1234
    yield from a  #相当于下面的两行
    # for i in a:
    #     yield a
    yield from b
    # for i in b:
    #     yield b
g = gen()
for i in g:
    print(i)

 






以上是关于生成器和迭代器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Interator和Generator

Interator和Generator

代码详解生成器迭代器

迭代器和生成器

python函数:迭代器和生成器

Python中迭代器和生成器的区别与联系