Python迭代器和生成器定义与用法示例
作者:ccorz 发布时间:2022-02-15 19:42:13
标签:Python,迭代器,生成器
本文实例讲述了Python迭代器和生成器定义与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
迭代器 iter()
迭代器是访问集合中元素的一种方式,迭代器 object 从集合中的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完成.
所以迭代器的特点是:只能往前,不能后退
迭代器的优点:不需要提前准备整个迭代器中的所有元素,仅仅迭代到某个元素时才计算该元素,而之前或者之后,元素可以不存在或者销毁.因为这个特点,迭代器特别适合遍历文件比较大或者无限的集合.
总结下迭代器 iter()
的特点吧:
1.访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
2.不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
3.访问到一半时不能往回退
4.便于循环比较大的数据集合,节省内存
**迭代器是用__next__()
来取值的,来看个例子吧:
li=[1,2,3,4,56,78]
a=iter(li)
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__()) #取值到最后一个元素787
print(a.__next__())
输出:
1
2
3
4
56
78
#开始报错
Traceback (most recent call last):
File "/Users/shane/PycharmProjects/Py_study/Base/S5/iter_test.py", line 14, in <module>
print(a.__next__())
StopIteration
生成器generator
一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器
yield是个什么鬼?yield 其实和函数中的 return 一样,一样的是都会返回定义好的值,但不同的是,return 是退出函数,yield 只是暂停函数执行,等待下一次迭代器取值
我们来看个例子:
def func():
print(111)
yield 1
print(222)
yield 2
print(333)
yield 3
ret=func()
r1=ret.__next__()
print(r1) #如果没有 print,只会返回111
out:
111
1
一个典型的生成器的取值方式:
def func():
print(111)
yield 1
print(222)
yield 2
print(333)
yield 3
ret=func()
r1=ret.__next__()
print(r1)
r2=ret.__next__()
print(r2)
r3=ret.__next__()
print(r3)
r4=ret.__next__() #如果没有 r4就不会报错,因为已经没值可取了
print(r4)
out:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/shane/PycharmProjects/Py_study/Base/S5/geno.py", line 21, in <module>
r4=ret.__next__()
StopIteration
111
1
222
2
333
3
进程已结束,退出代码1
来看一个比较完整一点的生成器和迭代器吧:
def myrange(args):
start=0
while True:
if start > args:
return
else:
yield start
start+=1
res=myrange(3)
ret=res.__next__()
print(ret)
ret=res.__next__()
print(ret)
ret=res.__next__()
print(ret)
ret=res.__next__()
print(ret)
ret=res.__next__()
print(ret)
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
来源:http://www.cnblogs.com/ccorz/p/5580487.html
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