python中迭代器(iterator)用法实例分析

本文实例讲述了python中迭代器(iterator)用法。分享给大家供大家参考。具体如下:

#---------------------------------------
#      Name: iterators.py
#     Author: Kevin Harris
# Last Modified: 03/11/04
# Description: This Python script demonstrates how to use iterators.
#---------------------------------------
myTuple = (1, 2, 3, 4)
myIterator = iter( myTuple )
print( next( myIterator ) )
print( next( myIterator ) )
print( next( myIterator ) )
print( next( myIterator ) )
# Becareful, one more call to next()
# and this script will throw an exception!
#print myIterator.next()
print( " " )
#---------------------------------------
# If you have no idea how many items
# can be safely accesd via the iterator,
# use a try/except block to keep your script from crashing.
myTuple2 = ( "one", "two", "three", "four" )
myIterator2 = iter( myTuple2 )
while 1:
  try:
    print( next( myIterator2 ) )
  except StopIteration:
    print( "Exception caught! Iterator must be empty!" )
    break
input( '\n\nPress Enter to exit...' )

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • python迭代器的使用方法实例

    什么是迭代器? 迭代器是带有next方法的简单对象,当然也要实现__iter__函数.迭代器能在一序列的值上进行迭代,当没有可供迭代时,next方法就会引发StopIteration 的异常.python中有很多的对象都是迭代器,例如:列表,元素,字符串,文件,映射,集合 如何使用迭代器? 1. for 变量 in 可迭代对象 复制代码 代码如下: list1 = [1,2,3,4,5] for ele in list1:    print ele, 结果为:1 2 3 4 5 2. if 变量

  • Python中Iterator迭代器的使用杂谈

    迭代器是一种支持next()操作的对象.它包含一组元素,当执行next()操作时,返回其中一个元素:当所有元素都被返回后,生成一个StopIteration异常. >>>a=[1,2,3] >>>ia=iter(a) >>>next(ia) 1 >>>next(ia) 2 >>>next(ia) 3 >>>next(ia) Traceback (most recent call last): Fil

  • python迭代器实例简析

    本文实例讲述了python迭代器的简单用法,分享给大家供大家参考.具体分析如下: 生成器表达式是用来生成函数调用时序列参数的一种迭代器写法 生成器对象可以遍历或转化为列表(或元组等数据结构),但不能切片(slicing).当函数的唯一的实参是可迭代序列时,便可以去掉生成器表达式两端>的圆括号,写出更优雅的代码: >>>> sum(i for i in xrange(10)) 45 sum声明: sum(iterable[, start]) Sums start and the

  • 详解Python迭代和迭代器

    我们将要来学习python的重要概念迭代和迭代器,通过简单实用的例子如列表迭代器和xrange. 可迭代 一个对象,物理或者虚拟存储的序列.list,tuple,strins,dicttionary,set以及生成器对象都是可迭代的,整型数是不可迭代的.如果你不确定哪个可迭代哪个不可以,你需要用python内建的iter()来帮忙. >>> iter([1,2,3]) <listiterator object at 0x026C8970> >>> iter(

  • 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

  • Python中的迭代器漫谈

    问题是在Python中进行循环的时候产生的,熟悉Python的都知道,它没有类似其它语言中的for循环, 只能通过for in的方式进行循环遍历.最典型的应用就是通过range函数产生一个列表,然后用for in进行操作,如下: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python for i in range(10):     print i 代码的意义很好理解,range会产生一个列表,用for in最这个列表进行遍历,就有和类似for(i = 0;i<n;i++)同样的效果,r

  • python中实现迭代器(iterator)的方法示例

    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. 延迟计算或惰性求值 (Lazy evaluation) 迭代器不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素.仅仅是在迭代至某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合. 今天创建了一个实体类,大致如下: class Account(): def __init__(self, account_n

  • 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

    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-

随机推荐