Python迭代器iterator生成器generator使用解析

1. 迭代

根据记录的前面的元素的位置信息 去访问后续的元素的过程 -遍历 迭代

2. 可迭代对象 iterable

如何判断可迭代对象的3种方式

  • 能够被迭代访问的对象 for in
  • 常用可迭代对象-list tuple str
  • from collections import Iterable
  • isinstance(obj, Iterable)

3. 可迭代对象

可迭代对象通过__iter__方法提供一个 可以遍历对象中数据的工具-迭代器

iter(可迭代对象) 可以获取可迭代对象的迭代器

通过迭代器可以迭代访问 数据

next(迭代器) ===== 迭代器对象.__next__()

可迭代对象的本质　提供了一个迭代器(遍历可迭代对象中的数据)

如何获取可迭代对象中的迭代器　迭代器对象　= iter(可迭代对象)

如果通过迭代器访问可迭代对象中下一个元素　元素的值　＝　next(迭代器对象)

如果迭代器遍历完成　抛出 停止迭代－异常StopIteration

如果需要实现一个迭代器 就需要实现__next__()

4. 迭代器 iterator

-- 迭代器访问可迭代对象中数据 判断对象是否是迭代器类型

from collections import Iterator
isinstance(obj, Iterator)

自己实现

迭代器本身也是可迭代对象 __iter__() 提供迭代器(self)

下一个元素的值 = next(迭代器) =====> __next__()

实现一个可迭代对象

from collections import Iterable
from collections import Iterator
import time

class MylistIterator(object):
  """这是Mylist类型的对应迭代器类型 """
  def __init__(self,data):
    # 需要被便利的数据
    self.data = data
    # 保存用户访问的位置
    self.index = 0

  def __iter__(self):
    """python规定 迭代器是一种可迭代对象"""
    return self

  def __next__(self):
    """next(ml_iterator) 相当于调用迭代器对象的.__next__()"""
    if self.index < len(self.data):
      ret = self.data[self.index]
      self.index += 1
      return ret
    else:
      # 访问完成 应该抛出异常
      raise StopIteration

class Mylist(object):
  """可迭代对象"""
  def __init__(self):
    self.data = [1,2,3,4,5]

  def __iter__(self):
    """提供迭代器"""
    # 返回迭代器对象
    mliter = MylistIterator(self.data)
    return mliter

# ml是一个可迭代类型
ml = Mylist()

# 获取可迭代对象的 迭代器对象
ml_iter = iter(ml)
print(isinstance(ml_iter, Iterator))
for i in ml:
  print(i)
  time.sleep(1)

"""
１　可迭代对象的本质　提供了一个迭代器(遍历可迭代对象中的数据)

２　如何获取可迭代对象中的迭代器　迭代器对象　= iter(可迭代对象)
    实际上相当于 可迭代对象.__iter__()
３　如果通过迭代器访问可迭代对象中下一个元素　元素的值　＝　next(迭代器对象)
　　　　　　　　　　　　　　　　　　如果迭代器遍历完成　抛出 停止迭代－异常StopIteration
"""
print(isinstance(ml, Iterable))

用迭代器完成斐波那契数列（难点在next）

"""兔子队列 某一项的值是前两项的和
1 1 2 3 5 8
"""

class Fib(object):
  def __init__(self,n):
    """初始化操作"""
    # n代表数列的长度
    self.n = n

    # 下标记录
    self.index = 0

    self.number1 = 0
    self.number2 = 1

  def __iter__(self):
    return self

  def __next__(self):
    """ｎｅｘｔ(迭代器)　　＝＝＝　.__next__()"""
    if self.index < self.n:
      ret = self.number1
      self.number1,self.number2 = self.number2,self.number2+self.number1
      self.index += 1
      return ret
    else:
      raise StopIteration

# list() tuple()都可以接收迭代器　并且将遍历到的数据存储到集合中
print(list(Fib(10)))
#
# # 打印斐波那契数列的前10项的值
# # for i in Fib(10):
# #   print(i)
# # 1 通过iter函数获取可迭代对象 Iterable 的迭代器 iterator
# ml_iterator = iter(Fib(1000))
#
# # 2 在循环内部不断调用next(迭代器) 获取下一个元素的值
# # 3 如果迭代完成 会抛出一个停止迭代的异常StopIteration

5. 生成器 generator

生成器是一种特殊的迭代器 --- 是迭代器, 并且有自己的特点

1 创建生成器表达式 [] ----》 （x for x in range(100)）

2 生成器函数

凡是有yield关键字的函数都不是普通函数了 而是生成器函数

# 列表推导式
lis=[x for x in range(10)]
print(lis)

# 生成器表达式 中括号变圆括号
data=(x for x in range(10))
print(data)
# 遍历data
for i in data:
  print(i)

结果：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object <genexpr> at 0x02AE7120>
1
3
5
7
9

6. yield关键字的作用

挂起当前函数 将后面表达式的值 返回到调用生成器的地方

接收数据 并唤醒当前函数 并且紧接着上次运行的地址继续执行

7. 唤醒生成器的两种方式

生成器.send("数据")

next(生成器) === 生成器.send(None)

在第一次调用生成器对象的是 必须使用next()

在后续的情况下 send和next可以混用

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python3中的列表生成式、生成器与迭代器实例详解

    本文实例讲述了Python3中的列表生成式.生成器与迭代器.分享给大家供大家参考,具体如下: 列表生成式 Python内置的一种极其强大的生成列表 list 的表达式.返回结果必须是列表. 基本语法: [ 变量表达式 for 变量 in 表达式 ] 示例 a = [x ** 2 for x in range(1, 10)] b = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0] c = [m + n for m in 'ABC' for n in '123

  • 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()

  • 详解Python3中的迭代器和生成器及其区别

    介绍 本篇将介绍Python3中的迭代器与生成器,描述可迭代与迭代器关系,并实现自定义类的迭代器模式. 迭代的概念 上一次输出的结果为下一次输入的初始值,重复的过程称为迭代,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果是下一次迭代的初始值 注:循环不是迭代 while True: #只满足重复,因而不是迭代 print('====>')  迭代器 1.为什么要有迭代器? 对于没有索引的数据类型,必须提供一种不依赖索引的迭代方式. 2.迭代器定义: 迭代器:可迭代对象执行__iter__方法,得到的结果

  • Python进阶:生成器 懒人版本的迭代器详解

    从容器.可迭代对象谈起 所有的容器都是可迭代的(iterable),迭代器提供了一个next方法.iter()返回一个迭代器,通过next()函数可以实现遍历. def is_iterable(param): try: iter(param) return True except TypeError: return False params = [ 1234, '1234', [1, 2, 3, 4], set([1, 2, 3, 4]), {1:1, 2:2, 3:3, 4:4}, (1, 2

  • 老生常谈Python之装饰器、迭代器和生成器

    在学习python的时候,三大"名器"对没有其他语言编程经验的人来说,应该算是一个小难点,本次博客就博主自己对装饰器.迭代器和生成器理解进行解释. 为什么要使用装饰器 什么是装饰器?"装饰"从字面意思来谁就是对特定的建筑物内按照一定的思路和风格进行美化的一种行为,所谓"器"就是工具,对于python来说装饰器就是能够在不修改原始的代码情况下给其添加新的功能,比如一款软件上线之后,我们需要在不修改源代码和不修改被调用的方式的情况下还能为期添加新的功

  • 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中生成器和迭代器的区别详解

    Python中生成器和迭代器的区别(代码在Python3.5下测试): Num01–>迭代器 定义: 对于list.string.tuple.dict等这些容器对象,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内置函数. iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内的元素.next()也是python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

  • 一篇文章彻底搞懂Python中可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)与生成器(Generator)的概念

    前言 在Python中可迭代(Iterable).迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的,初学时对这几个概念也是经常混淆,现在是时候把这几个概念搞清楚了. 0x00 可迭代(Iterable) 简单的说,一个对象(在Python里面一切都是对象)只要实现了只要实现了__iter__()方法,那么用isinstance()函数检查就是Iterable对象: 例如 class IterObj: def __iter__(self): # 这里简单地返回自身 #

  • Python迭代器iterator生成器generator使用解析

    1. 迭代 根据记录的前面的元素的位置信息 去访问后续的元素的过程 -遍历 迭代 2. 可迭代对象 iterable 如何判断可迭代对象的3种方式 能够被迭代访问的对象 for in 常用可迭代对象-list tuple str from collections import Iterable isinstance(obj, Iterable) 3. 可迭代对象 可迭代对象通过__iter__方法提供一个 可以遍历对象中数据的工具-迭代器 iter(可迭代对象) 可以获取可迭代对象的迭代器 通过

  • 五分钟带你搞懂python 迭代器与生成器

    前言 大家周末好,今天给大家带来的是Python当中生成器和迭代器的使用. 我当初第一次学到迭代器和生成器的时候,并没有太在意,只是觉得这是一种新的获取数据的方法.对于获取数据的方法而言,我们会一种就足够了.但是在我后来Python的使用以及TensorFlow等学习使用当中,我发现很多地方都用到了迭代器和生成器,或者是直接使用,或者是借鉴了思路.今天就让我们仔细来看看,它们到底是怎么回事. 迭代器 我们先从迭代器开始入手,迭代器并不是Python独有的概念,在C++和Java当中都有itera

  • 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.

  • 一篇文章带你了解python迭代器和生成器

    目录 python迭代器和生成器 2.生成器 总结 python迭代器和生成器 1.迭代器 这里用字典示例 while True 属于无限循环,因字典元素有限,所以用try做异常处理 dict1 = { 'name':'laowang', 'age':18, 'high':180 } iterator = dict1.__iter__() while True: try: res = iterator.__next__() except: break else: print(res,dict1[

  • Python迭代器和生成器定义与用法示例

    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

  • Python迭代器与生成器基本用法分析

    本文实例讲述了Python迭代器与生成器基本用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 迭代器 可以进行for循环的数据类型包括以下两种: 1. 集合数据类型比如list,tuple,dict,str等 2. 另一种是生成器 而他们都是可迭代对象,称为Iterable Isinstandce()可以用来判断对象是否为可迭代对象 >>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >

  • Python迭代器模块itertools使用原理解析

    这篇文章主要介绍了Python迭代器模块itertools使用原理解析,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,需要的朋友可以参考下 介绍 今天介绍一个很强大的模块,而且是python自带的,那就是itertools迭代器模块. 使用 使用起来很简单,先导入模块 import itertools 下面,我们通过一些例子边学边练 三个无限迭代器 先告诉大家 control + C 可以强制停止程序哦 1.count() num = itertools.count

  • 实例讲解Python 迭代器与生成器

    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

  • 彻底搞懂python 迭代器和生成器

    迭代器跟生成器,与上篇文章讲的装饰器一样,都是属于我的一个老大难问题. 通常就是遇到的时候就去搜一下,结果在一大坨各种介绍博客中看了看,回头又忘记了. 你是不是也是这样呢? 俗话说:好记性不如烂笔头,虽然现在基本不咋用笔写字了,但是还是要好好整理下,起码以后我就不用搜了. 如果现在给你一个列表list_a = [1, 2, 3, 4],让你去迭代它,相信大家都很熟悉,直接用for循环就完事儿, list_a = [1, 2, 3, 4] for i in list_a: print(i) 运行

  • 正确理解python迭代器与生成器

    目录 一.迭代器 二.生成器 三.生成器函数 3.1.zip(可迭代对象1,可迭代对象2......) 3.2.enumerate(iterable[,start]) 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

随机推荐