Python3迭代器和生成器

Posted wanghao-boke

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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。

迭代器

迭代是Python最强大的功能之一,是访问元素集合的一种方法。

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,迭代器只能向前不会后退。

迭代器有两个基本方法,iter()和next()。

字符串,列表,或元组对象都可以用于创建迭代器。

 技术图片

 

迭代器对象可以使用常规语句for进行遍历:

 技术图片

 

 

使用next()函数:

#next.py
import sys

list = [1,2,3,4]
it = iter(list)

while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

运行结果:

robot@ubuntu:~/wangqinghe/python/20190827$ python3.5 next.py

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创建一个迭代器:

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法__iter__()与__next__().

类都是由一个构造函数,Python的构造函数为__init__(),它会在对象初始化的时候执行。

__iter__方法返回一个特殊的迭代器对象,这个迭代器对象实现了__next__()方法通过StopIteration异常标识迭代的完成。

__next__()方法会返回下一个迭代器对象。

 

#iter.py
class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 1
        return x

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

运行结果:

robot@ubuntu:~/wangqinghe/python/20190827$ python3.5 iter.py

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StopIteration

StopIteration异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在__next__方法种我们可以设置在完成指定循环次数后触发StopIteration异常来结束迭代。

 

在20次迭代后停止执行:

#stop.py
class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        if self.a <= 20:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

for x in myiter:
    print(x)

运行结果:

robot@ubuntu:~/wangqinghe/python/20190827$ python3.5 stop.py

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生成器:

在Python中,使用了yield的函数被称为生成器(generator)。

跟普通函数不同,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行过程中,每次遇到yield时函数会暂停并保持当前所有运行信息,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。

调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。

#yield.py
import sys

def fibonacci(n):
    a,b,counter = 0,1,0
    while True:
        if(counter > n):
            return 
        yield a
        a,b = b,a+b
        counter += 1
f = fibonacci(10)

while True:
    try:
        print(next(f),end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

运行结果:

robot@ubuntu:~/wangqinghe/python/20190827$ python3 yield.py

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

 

什么时候需要用到yield

一个函数f,返回一个list,这个list是动态计算出来的,并且这个list会很大,这个时候我们希望每次调用这个函数并使用迭代器进行循环的时候,一个一个的得到每个list的值,而不是直接得到一个list来节省内存,这个时候yield就很有用。

 

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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python基础13-迭代器和生成器