实例讲解Python 迭代器与生成器

 更新时间:2020年07月08日 15:47:39   作者:菜鸟教程  
这篇文章主要介绍了Python 迭代器与生成器的相关资料,文中示例代码非常详细,帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下

迭代器

迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。

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:

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list) # 创建迭代器对象
>>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>>

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历:

#!/usr/bin/python3
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
 print (x, end=" ")

执行以上程序,输出结果如下:

1 2 3 4

也可以使用 next() 函数:

#!/usr/bin/python3
 
import sys   # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
 
while True:
 try:
  print (next(it))
 except StopIteration:
  sys.exit()

执行以上程序,输出结果如下:

1
2
3
4

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__() 。

如果你已经了解的面向对象编程,就知道类都有一个构造函数,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__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

__next__() 方法(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器,初始值为 1,逐步递增 1:

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))

执行输出结果为:

1
2
3
4
5

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__() 方法中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:

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)

执行输出结果为:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

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。

在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,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。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列:

#!/usr/bin/python3
 
import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
 a, b, counter = 0, 1, 0
 while True:
  if (counter > n): 
   return
  yield a
  a, b = b, a + b
  counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成
 
while True:
 try:
  print (next(f), end=" ")
 except StopIteration:
  sys.exit()

执行以上程序,输出结果如下:

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

以上就是实例讲解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脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • Python中index()和seek()的用法(详解)

    Python中index()和seek()的用法(详解)

    下面小编就为大家带来一篇Python中index()和seek()的用法(详解)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2017-04-04
  • python爬虫爬取淘宝商品信息(selenum+phontomjs)

    python爬虫爬取淘宝商品信息(selenum+phontomjs)

    这篇文章主要为大家详细介绍了python爬虫爬取淘宝商品信息,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-02-02
  • Python3 入门教程 简单但比较不错

    Python3 入门教程 简单但比较不错

    Python已经是3.1版本了,与时俱进更新教程.2.5或2.6请看上一篇文章。
    2009-11-11
  • Anaconda安装pytorch和paddle的方法步骤

    Anaconda安装pytorch和paddle的方法步骤

    本文主要介绍了Anaconda安装pytorch和paddle的方法步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2022-04-04
  • 浅谈Python中re.match()和re.search()的使用及区别

    浅谈Python中re.match()和re.search()的使用及区别

    这篇文章主要介绍了浅谈Python中re.match()和re.search()的使用及区别,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-04-04
  • python实现基本进制转换的方法

    python实现基本进制转换的方法

    这篇文章主要介绍了python实现基本进制转换的方法,涉及Python数学运算的取余与字符串操作技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07
  • python中迭代器(iterator)用法实例分析

    python中迭代器(iterator)用法实例分析

    这篇文章主要介绍了python中迭代器(iterator)用法,实例分析了Python中迭代器的相关使用技巧,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
    2015-04-04
  • Python异步与定时任务提高程序并发性和定时执行效率

    Python异步与定时任务提高程序并发性和定时执行效率

    Python异步与定时任务是Python编程中常用的两种技术,异步任务可用于高效处理I/O密集型任务,提高程序并发性;定时任务可用于定时执行计划任务,提高程序的执行效率。这两种技术的应用有助于提升Python程序的性能和效率
    2023-05-05
  • python wordcloud库实例讲解使用方法

    python wordcloud库实例讲解使用方法

    这篇文章主要介绍了python wordcloud库实例,词云通过以词语为基本单位,更加直观和艺术地展示文本。wordcloud是优秀的词云展示的python第三方库
    2022-12-12
  • 利用Python制作自已的动态屏保

    利用Python制作自已的动态屏保

    这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python制作自已的动态屏保,文中的示例代码讲解详细,对我们学习Python有一定的帮助,需要的可以参考一下
    2022-12-12

最新评论