正确理解python迭代器与生成器

 更新时间:2021年06月15日 12:01:10   作者:凌逆战  
在Python这门语言中,生成器毫无疑问是最有用的特性之一。与此同时,也是使用的最不广泛的Python特性之一。究其原因,主要是因为,在其他主流语言里面没有生成器的概念。本文将详细介绍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脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • python urllib和urllib3知识点总结

    python urllib和urllib3知识点总结

    在本篇内容里小编给大家分享了一篇关于python urllib和urllib3知识点总结内容,对此有兴趣的朋友们可以学习参考下。
    2021-02-02
  • 熵值法原理及Python实现的示例详解

    熵值法原理及Python实现的示例详解

    熵值法也称熵权法,是学术研究及实际应用中的一种常用且有效的编制指标的方法。本文就来和大家聊聊熵值法原理及Python实现,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
    2023-02-02
  • pandas中Series的使用方式

    pandas中Series的使用方式

    这篇文章主要介绍了pandas中Series的使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-09-09
  • 详解Python的Flask框架中的signals信号机制

    详解Python的Flask框架中的signals信号机制

    这里将为大家来详解Python的Flask框架中的signals信号机制,包括讲述信号的用途,并给出创建信号、订阅信号、发送信号的方法,需要的朋友可以参考下
    2016-06-06
  • Cpy和Python的效率对比

    Cpy和Python的效率对比

    这篇文章主要介绍了Cpy和Python的效率对比,本文用一个循环 100000000 遍的代码对比了Cpy和Python运行效率测试,需要的朋友可以参考下
    2015-03-03
  • python 用for循环实现1~n求和的实例

    python 用for循环实现1~n求和的实例

    今天小编就为大家分享一篇python 用for循环实现1~n求和的实例,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
    2019-02-02
  • Windows64x下VScode下载过程

    Windows64x下VScode下载过程

    这篇文章主要介绍了Windows64x下VScode下载,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2022-09-09
  • 使用pycharm连接读取orcl数据库的表的操作方法

    使用pycharm连接读取orcl数据库的表的操作方法

    这篇文章主要介绍了使用pycharm连接读取orcl数据库的表的操作方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧
    2024-01-01
  • Sanic框架安装与简单入门示例

    Sanic框架安装与简单入门示例

    这篇文章主要介绍了Sanic框架安装与简单用法,结合实例形式简单分析了Sanic框架的概念、原理、pip命令安装以及使用方法,需要的朋友可以参考下
    2018-07-07
  • Python回调函数用法实例详解

    Python回调函数用法实例详解

    这篇文章主要介绍了Python回调函数用法,以实例形式较为详细的分析了Python回调函数的定义、功能及相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07

最新评论