Python迭代器和生成器介绍

迭代器

迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。

在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作。

常用的几个内建数据结构tuple、list、set、dict都支持迭代器，字符串也可以使用迭代操作。

你也可以自己实现一个迭代器，如上所述，只需要在类的__iter__方法中返回一个对象，这个对象拥有一个next()方法，这个方法能在恰当的时候抛出StopIteration异常即可。但是需要自己实现迭代器的时候不多，即使需要，使用生成器会更轻松。

代码如下:

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

class test:
    def __init__(self, input_list):
        self.list = input_list
        self.i = 0

def __iter__(self):
        return self
   
    def next(self):
        if self.i == len(self.list):
            self.i = 0
            raise StopIteration
        self.i += 1
        return  self.list[self.i - 1]

使用迭代器一个显而易见的好处就是：每次只从对象中读取一条数据，不会造成内存的过大开销。

例如：

代码如下:

/* 把文件一次加载到内存中，然后逐行打印。当文件很大时，这个方法的内存开销就很大了 */
for line in open("test.txt").readlines():
    print line

/* 这是最简单也是运行速度最快的写法，他并没显式的读取文件，而是利用迭代器每次读取下一行 */
for line in open("test.txt"):   #use file iterators
    print line

生成器

生成器的编写方法和函数定义类似，只是在return的地方改为yield。

生成器中可以有多个yield。当生成器遇到一个yield时，会暂停运行生成器，返回yield后面的值。当再次调用生成器的时候，会从刚才暂停的地方继续运行，直到下一个yield。

生成器自身又构成一个迭代器，每次迭代时使用一个yield返回的值。

需要注意的是，生成器中不需要return语句，不需要指定返回值，在生成器中已经存在默认的返回语句

生成器表达式

代码如下:

(i for i in range(5))
// 返回迭代器
<generator object <genexpr> at 0x7ff3e8f0d960>

列表解析，返回list

代码如下:

[i for i in range(5)]
// 返回list
[0, 1, 2, 3, 4]

在这里存在一个问题，那就是range(5)会返回一个长度为5的数据，如果是range(1000)那么就会占用一个1000大小的数组空间；如果我们采用`生成器`，在需要的时候产生一个数字，那么空间的占用情况就会降低，这里我们可以使用xrange()函数来实现。
 

代码如下:

'''
xrange
    函数说明：用法与range完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器。
xrange示例:
'''
>>> xrange(5)
xrange(5)
>>> list(xrange(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> xrange(1,5)
xrange(1, 5)
>>> list(xrange(1,5))
[1, 2, 3, 4]
>>> xrange(0,6,2)
xrange(0, 6, 2)
>>> list(xrange(0,6,2))
[0, 2, 4]

所以xrange做循环的性能比range好，尤其是返回很大的时候，尽量用xrange吧，除非你是要返回一个列表。

赞 (0)

相关推荐

  • 详解Python的迭代器、生成器以及相关的itertools包

    对数学家来说,Python这门语言有着很多吸引他们的地方.举几个例子:对于tuple.lists以及sets等容器的支持,使用与传统数学类似的符号标记方式,还有列表推导式这样与数学中集合推导式和集的结构式(set-builder notation)很相似的语法结构. 另外一些很吸引数学爱好者的特性是Python中的iterator(迭代器).generator(生成器)以及相关的itertools包.这些工具帮助人们能够很轻松的写出处理诸如无穷序列(infinite sequence).随机过程

  • 举例讲解Python中的迭代器、生成器与列表解析用法

    迭代器:初探 上一章曾经提到过,其实for循环是可用于任何可迭代的对象上的.实际上,对Python中所有会从左至右扫描对象的迭代工具而言都是如此,这些迭代工具包括了for循环.列表解析.in成员关系测试以及map内置函数等. "可迭代对象"的概念在Python中是相当新颖的,基本这就是序列观念的通用化:如果对象时实际保存的序列,或者可以再迭代工具环境中一次产生一个结果的对象,那就看做是可迭代的. >>文件迭代器 作为内置数据类型的文件也是可迭代的,它有一个名为__next_

  • python的迭代器与生成器实例详解

    本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示: 1. 迭代器概述:   迭代器是访问集合元素的一种方式.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,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.   1.1 使用迭代器的优点   对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比

  • 深入讲解Python中的迭代器和生成器

    深入讲解Python中的迭代器和生成器

    在Python中,很多对象都是可以通过for语句来直接遍历的,例如list.string.dict等等,这些对象都可以被称为可迭代对象.至于说哪些对象是可以被迭代访问的,就要了解一下迭代器相关的知识了. 迭代器 迭代器对象要求支持迭代器协议的对象,在Python中,支持迭代器协议就是实现对象的__iter__()和next()方法.其中__iter__()方法返回迭代器对象本身:next()方法返回容器的下一个元素,在结尾时引发StopIteration异常. __iter__()和next()

  • Python 中迭代器与生成器实例详解

    Python 中迭代器与生成器实例详解

    Python 中迭代器与生成器实例详解 本文通过针对不同应用场景及其解决方案的方式,总结了Python中迭代器与生成器的一些相关知识,具体如下: 1.手动遍历迭代器 应用场景:想遍历一个可迭代对象中的所有元素,但是不想用for循环 解决方案:使用next()函数,并捕获StopIteration异常 def manual_iter(): with open('/etc/passwd') as f: try: while True: line=next(f) if line is None: br

  • python迭代器与生成器详解

    例子 老规矩,先上一个代码: def add(s, x): return s + x def gen(): for i in range(4): yield i base = gen() for n in [1, 10]: base = (add(i, n) for i in base) print list(base) 这个东西输出可以脑补一下, 结果是[20,21,22,23], 而不是[10, 11, 12, 13]. 当时纠结了半天,一直没搞懂,后来齐老师稍微指点了一下, 突然想明白了-

  • Python 迭代器与生成器实例详解

    Python 迭代器与生成器实例详解 一.如何实现可迭代对象和迭代器对象 1.由可迭代对象得到迭代器对象 例如l就是可迭代对象,iter(l)是迭代器对象 In [1]: l = [1,2,3,4] In [2]: l.__iter__ Out[2]: <method-wrapper '__iter__' of list object at 0x000000000426C7C8> In [3]: t = iter(l) In [4]: t.next() Out[4]: 1 In [5]: t.

  • Python的迭代器和生成器

    先说迭代器,对于string.list.dict.tuple等这类容器对象,使用for循环遍历是很方便的.在后台for语句对容器对象调用iter()函数,iter()是python的内置函数.iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内元素,next()也是python的内置函数.在没有后续元素时,next()会抛出一个StopIteration异常,通知for语句循环结束.比如: >>> s = 'abc' >>> it = it

  • 解析Python中的生成器及其与迭代器的差异

    生成器 生成器是一种迭代器,是一种特殊的函数,使用yield操作将函数构造成迭代器.普通的函数有一个入口,有一个返回值:当函数被调用时,从入口开始执行,结束时返回相应的返回值.生成器定义的函数,有多个入口和多个返回值:对生成器执行next()操作,进行生成器的入口开始执行代码,yield操作向调用者返回一个值,并将函数挂起:挂起时,函数执行的环境和参数被保存下来:对生成器执行另一个next()操作时,参数从挂起状态被重新调用,进入上次挂起的执行环境继续下面的操作,到下一个yield操作时重复上面

  • Python的迭代器和生成器使用实例

    一.迭代器Iterators 迭代器仅是一容器对象,它实现了迭代器协议.它有两个基本方法: 1)next方法 返回容器的下一个元素 2)__iter__方法 返回迭代器自身 迭代器可使用内建的iter方法创建,见例子: 复制代码 代码如下: >>> i = iter('abc') >>> i.next() 'a' >>> i.next() 'b' >>> i.next() 'c' >>> i.next() Trace

随机推荐