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,主要介绍了迭代器与生成器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一 迭代器
1、什么是迭代器
迭代器指的是迭代取值的工具,迭代是一个重复的过程,每次重复都是基于上一层的结果而继续的,单纯的重复并不是迭代。
2、为何要有迭代器
迭代器是用来迭代取值的工具,而涉及到把多个值循环取出来的类型
l = [‘egon‘, ‘liu‘, ‘alex‘]
i = 0
while i< len(l):
print(l[i])
i +=1
上述迭代取值的方式只适用于有索引的数据类型:列表、字符串、元组
为了解决基于索引迭代取值的局限性
python 必须提供一种能够不依赖于索引的取值方式,这就是迭代器
3、如何用迭代器
可迭代对象
可迭代对象:但凡内置有__ iter __方法都称之为可迭代对象
s1=‘‘
s1.__iter__()
l=[]
l.__iter__()
t=(1,)
t.__iter__()
d={‘a‘:1}
d.__iter__()
set1={1,2,3}
set1.__iter__()
with open(‘a.txt‘,mode=‘w‘) as f:
f.__iter__()
pass
迭代器对象
但凡内置有__ next __ 方法并且有 __ iter__ 都称之为迭代器对象
调用可迭代对象下的__ iter __方法会生成迭代器对象
具体有:打开的文件对象
d = {‘a‘:1, ‘b‘:2, ‘c‘:3}
d_iterator = d.__iter__() #转成成迭代器对像
print(d_iterator) #迭代器对象
print(d_iterator.__next__) #a
print(d_iterator.__next__) #b
print(d_iterator.__next__) #c
print(d_iterator.__next__)#抛出异常 StopInteration
使用 while 循环迭代取值
while True:
try:
print(d_iterator.__next())
except StopIteration:
break
3、可迭代对象与迭代器对象详解
3.1 可迭代对象(‘可以生成迭代器的对象‘):
? 内置有__ iter __ 方法的对象
? 可迭代对象.__ iter __( ):得到迭代器对象
3.2 迭代器对象:
? 内置有__ next __ 方法并且内置有 __ iter __方法的对象
? 迭代器对象.__ iter __( ):得到的仍是迭代器本身。
? 执行迭代器.__ next __( )(或 next(迭代器))就可以计算出迭代器的的下一个值。
迭代器是 python 提供的一种统一的,不依赖于索引的迭代取值方式,只要存在多个元素,无论序列类型还是非序列类型都可以按照迭代器的方式取值
可迭代对象:字符串、列表、元组、字典、集合、打开的文件
迭代器对象:打开的文件
python中为什么将文件对象内置为迭代器对象?
? 原因是防止文件中内容过大,占用过多的内存空间,所以设置成迭代对象,
当需要一个值时,就计算出文件的一个值
4、for 循环的工作原理
d={‘a‘:1, ‘b‘:2, ‘c‘:3}
for k in d:
print(k)
工作原理:
? 1 d.__ iter __( )得到一个迭代器对象
? 2 迭代器对象. __ next __( )拿到一个返回值,然后将该返回值赋值给 k
? 3 循环往复步骤 2,直到抛出 StopIteration异常 for 循环会捕捉异常然后结束循坏
with open(‘a.txt‘,mode=‘rt‘,encoding=‘utf-8‘) as f:
for line in f: # f.__iter__()
print(line)
list(‘hello‘) #原理同 for 循环
5、迭代器优缺点
基于索引的迭代取值,所有迭代的状态都保存在了索引中,而基于迭代器实现迭代的方式不再需要索引,所有迭代的状态就保存在迭代器中。这种处理方式优缺点:
优点:
? 1、为序列和非序列类型提供了一种统一的迭代取值方式
? 2、惰性计算:迭代器对象标识的是一个数据流,可以只需要时才取调用 next来计算出一个值。
? 就迭代器本身来说,同一时刻在内存中只有一个值,因而可以存放无线大的数据流,而对于其他容器类型,如列表,需要把所有的元素都存放与内存中,受内存大小的限制,可以存放的值的个数是有限的。
缺点:
? 1、无法按索引取到指定的值
? 2、每次都只能取下一个值,不能取已经取过的值,如果有两个或者多个循环使用同一迭代器。只会有一次循环能取到值,若想要迭代取同样的值,必须重新调用 __ iter __方法重新创新一个新的迭代器对象。
二 生成器与 yield
1、生成器
? 生成器就是自定义的迭代器
? 具体的说:函数体包含yield 关键字,再调用函数,并不会执行函数体代码,得到的返回值即是生成器对象。
2、yield 关键字
? yield 可以用于返回值,但不同于 return,函数一旦遇到了 return 就结束了,而 yield 可以保存函数的运行状态挂起函数,用来返回多次值
如下:
def func():
print(‘第一次‘)
yield 1
print(‘第二次‘)
yield 2
print(‘第三次‘)
yield 3
print(‘第四次‘)
g = func() #产生生成器对象
print(g)
g.__iter__()
res = g.__next__() #会触发函数体代码的运行,然后遇到 yield 停下来,将 yield 后值当做本次调用的结果返回
示例:
def my_range(start, stop, step=1):
print(‘my_range is running...‘)
while start < stop:
yield start
start += step
print(‘my_range is end‘)
g = my_range(0, 4) # 得到?一个生成器对象,此时不会执行函数体代码
print(g) # <generator object my_range at 0x107ee3e08>
res1 = g.__next__()
print(res1) #0
res2 = next(g)
print(res2) #1
res3 = next(g)
print(res3) #2
res4=next(g)
print(res4) #3
res5 = next(g)
print(res5) #抛出异常 StopIteration
生成器对象属于迭代器,所以可以使用 for 循环迭代取值,如下:
for k in my_range(0,5):
print(k)
结果展示:
my_range is running...
0
1
2
3
4
my_range is end
?
以上是关于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