文章详情

短信预约-IT技能 免费直播动态提醒

请输入下面的图形验证码

提交验证

短信预约提醒成功

python基础之迭代器与生成器

2024-04-02 19:55

关注

1. 迭代器

1.1 迭代器的使用

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。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器。

iter(iterable):用于返回可迭代对象的一个迭代器。
next(iterator): 从迭代器iterator中获取下一条记录。如果无法获取下 一条记录,则触发StopIteration异常

iter和next使用举例


lst = [1,2,3,4]
it = iter(lst) #创建迭代器对象
print(it) # <list_iterator object at 0x7fb8e443ed30>
print(next(it)) # 1
print(next(it)) # 2

for循环使用举例:


lst = [1,2,3,4]
it = iter(lst) #创建迭代器对象
for x in it:
    print(x, end=" ") # 1 2 3 4 

也可以使用next替代上例:


import sys  # 引入 sys 模块

lst = [1, 2, 3, 4]
it = iter(lst)  # 创建迭代器对象

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

输出:

1
2
3
4

1.2 创建类的迭代器

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__() 。


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

    def __next__(self):
        if self.a <= 10: #迭代次数,要不然for循环会一直执行
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration


myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass) 

for x in myiter: #这里也可以直接用对象,因为它的类已经定义iter和next。
    print(x,end = " ") # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

2. 生成器

2.1 生成器的使用

在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。跟普通函数不同的是,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。

生成器的简单使用举例:


def func(n):
    yield n*2

f = func(5)
print(f) # <generator object func at 0x7f36613ad308>
print(next(f)) # 10,迭代器的值
print(next(f)) # 报错!!!因为这个函数只返回了一个迭代器

便于理解,可以把yield当做return操作,不同的是,yield后面的代码会在下一次调用函数的时候继续执行。所以遇到yield操作时,首先需要先返回迭代器的值,而不会立马执行yield后面的代码,等到下一次调用函数的时候,会继续执行上一次没有完成的操作。显然,使用生成器比迭代器简单,而且性能是一样高效的,我们再来举一个例子进行说明。


def fib(n):
    pre,curr = 0,1
    while n > 0:
        n-=1
        yield curr
        pre,curr = curr,curr+pre
        print("I am a generator!")

for i in fib(5):
    print(i)
    print("-----------------------")

输出:


1
-----------------------
I am a generator!
1
-----------------------
I am a generator!
2
-----------------------
I am a generator!
3
-----------------------
I am a generator!
5
-----------------------
I am a generator!

使用for循环操作时,遍历了5次,最后一次会调用StopIteration,所以会输出5次"I am a generator!"。但是如果使用next则会不同,因为它不会自动调用下一次的函数,如下例所示:


def func(n):
    yield n*2
    print("I am a generator!")

f = func(5)
print(f) # <generator object func at 0x7f36613ad308>
print(next(f)) # 10,迭代器的值

输出结果为:

<generator object func at 0x7fd74460b308>
10

可以看到,因为没有继续调用函数,而不会执行yield后面的程序!

2.2 生成器表达式

生成器表达式与列表推导式很像,唯一的区别就是一个使用综括号一个使用小括号,生成器表达式返回生成器对象,而列表推导式返回列表对象。


g = (i*2 for i in range(10))
print(type(g)) # <class 'generator'>

for i in g:
    print(i,end=" ") # 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 

总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注编程网的更多内容!

阅读原文内容投诉

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

软考中级精品资料免费领

  • 历年真题答案解析
  • 备考技巧名师总结
  • 高频考点精准押题
  • 2024年上半年信息系统项目管理师第二批次真题及答案解析(完整版)

    难度     813人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月26日信息系统项目管理师第2批次考情分析

    难度     354人已做
    查看
  • 【考后总结】2024年5月25日信息系统项目管理师第1批次考情分析

    难度     318人已做
    查看
  • 2024年上半年软考高项第一、二批次真题考点汇总(完整版)

    难度     435人已做
    查看
  • 2024年上半年系统架构设计师考试综合知识真题

    难度     224人已做
    查看

相关文章

发现更多好内容

猜你喜欢

AI推送时光机
位置:首页-资讯-后端开发
咦!没有更多了?去看看其它编程学习网 内容吧
首页课程
资料下载
问答资讯