正确理解python迭代器与生成器
一、迭代器
迭代器就是iter(可迭代对象函数)返回的对象,说人话.......可迭代对象由一个个迭代器组成
可以用next()函数获取可迭代对象的数据
迭代是访问集合元素的一种方式(因为集合是无序的,所以不能索引),naxt(集合),
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有元素被访问结束,迭代器只能往前不会往后退
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象,迭代器只能一个一个出,前一秒还没有这个值,等到next()的时候才生成
迭代器有两个基本方法:iter()和next()
- iter() 生成一个迭代器
- next() 从迭代器中获取写一条记录,如果无法获取写一条记录,则触发StopIteration异常
有序序列:字符串、列表、元组对象都可用于创建迭代器
L = [1,2,3,4] it = iter(L) #创建迭代器对象 print(next(it)) #输出迭代器的写一个对象 print(next(it))
迭代器对象使用for语句进行遍历
li = [5,6,7,8] it = iter(li) for x in it: print(x,end = ' ')
迭代器对象使用while语句进行遍历
lis = [7,8,9,0] it = iter(lis) while True: try: print(next(it)) except StopIteration: break
二、生成器
在python中,使用了yield的函数被称为生成器(generator)此函数被调用时返回一个生成器对象
生成器是一个返回迭代器的函数,生成器 生成 迭代器对象,只能用来迭代操作
生成器能让函数停下下,想进想出,很随便,前一秒数据根本不存在,这一秒推算出来的
在调用生成器运行的过程中,每次遇到yidld时函数会停下来,返回yield的值,相当于print返回print的值一样
并在下一次执行next()方法或者写一次循环时从当前位置继续运行(继续打印下一个值)
生成器用于函数中,会把函数当做生成器来使用,函数出一个值,主函数调取一个值
生成器调用return会触发一个StopIteration异常
普通方法生成菲波那切数列
def fun(n): a,b,c = 0,1,0 while c<n: print(b) # 打印菲波那切数列 a,b = b,a+b c +=1 fun(10)
用生成器的方法生成菲波那切数列
def fun(n): a,b,c = 0,1,0 while c<n: yield b # 生成器 a,b = b,a+b c +=1 # print(fun(10))# <generator object fun at 0x000001ED43A48A40> t = fun(10) # t是一个迭代器,由生成器返回生成 print(next(t)) # 1 print(next(t)) # 1 print("中间可以插入代码") # 中间可以插入代码 print(next(t)) # 2 print(next(t)) # 3 for i in t: print(i) # 8 # 13 # 21 # 34 # 55
print(fun(10))
# <generator object fun at 0x000001ED43A48A40>
# 这是一条内存,你要用函数来访问里面的值,next(fun(10))
生成器表达式:
- 语法:(表达式 for 变量 in 可迭代对象 [if 真值表达式]) []里的内容可以省略
- 作用:用推导式的形式生成一个新的生成器,要取值的时候,要iter变成迭代器,用next取值
- 优点:不占用内存空间
迭代工具函数:生成一个个个的可迭代对象
gen = (x**2 for x in range(1, 4)) it = iter(gen) # 转成生成器 next(it) # 1 next(it) # 4 next(it) # 9 next(it) # StopIteration
三、生成器函数
3.1、zip(可迭代对象1,可迭代对象2......)
返回一个zip对象,此对象用于生成元组,元组的个数由最小的可迭代对象决定
numbers = [10086,10000,10010,95586] names = ['中国移动','中国联通','中国电信'] for t in zip(numbers,names): print(t) #(10086, '中国移动') #(10000, '中国联通') #(10010, '中国电信')
自定义zip函数
def myzip(iter1,iter2): it1 = iter(iter1) # 拿出一个迭代器 it2 = iter(iter2) while True: a = next(it1) b = next(it2) yield (a,b) numbers = [10086,10000,10010,95586] names = ['中国移动','中国联通','中国电信'] for t in myzip(numbers,names): print(t) # (10086, '中国移动') # (10000, '中国联通') # (10010, '中国电信')
3.2、enumerate(iterable[,start])
生成带索引的枚举对象,返回迭代类型为索引-值对(index,value)对, 默认索引从零开始,也可以使用start绑定
names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通'] for x in enumerate(names): #生成迭代器 print(x) def myenumerate(iterable): it = iter(iterable) i = 0 while True: a = next(it) yield(i,a) i += 1 #(0, '中国移动') #(1, '中国电信') #(2, '中国联通')
以上就是正确理解python迭代器与生成器的详细内容,更多关于python迭代器与生成器的资料请关注猪先飞其它相关文章!
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