目录结构:

contents structure [-]

在开始文章之前,先贴上一张Iterable、Iterator与Generator之间的关系图:

1. Iterator VS Iterable

迭代器(Iterator)

迭代器是实现了迭代器协议的类对象,迭代器协议规定了迭代器类必需定义__next()__方法。当对迭代器对象调用next()方法时,对象会去调用__next()__计算迭代器的返回值。

可迭代对象(Iterable)

可迭代对象可以是任何对象,不一定是能返回迭代器的数据结构。一个可迭代对象会直接或间接性的调用这两个方法__iter()__和__next()__;其中__iter()__方法只能返回迭代器对象,__next()__则供给迭代器进行调用。

通常情况下,可迭代类都会实现__iter()__和__next()__,并且__iter()__返回它自己,换句话说,该类即是迭代器又是可迭代类。

下面的代码展示了迭代器和可迭代器对象之间的差别:

a_set = {1, 2, 3}#定义set数据类型,set是可迭代类型
b_iterator = iter(a_set)#得到set的迭代器
#Output: 1
print(next(b_iterator)) #Output: <class 'set'>
print(type(a_set)) #Output: <class 'set_iterator'>
print(type(b_iterator))

从结果可以看出a_set是一个可迭代类型(set类型),b_iterator是一个迭代器(set_iterator),它们两个是完全不一同的类型。

下面的自定义了一个迭代器:

class Series(object):
def __init__(self, low, high):
self.current = low
self.high = high def __iter__(self):
return self def __next__(self):
if self.current > self.high:
raise StopIteration
else:
self.current += 1
return self.current - 1 n_list = Series(1,10)
print(list(n_list))

从上面的代码可以看出,__iter__返回了迭代器本身。__next__返回迭代器的下一个值,如果没有下一个返回值那么会抛出StopIteration异常。如果没有在合适的位置抛出StopIteration异常结束迭代,那么在某些循环语句中(例如:for loop),将会形成死循环,所以在__next__中必需要在合适位置添加退出语句(抛出StopIterator异常)。

2.Itertools 模块

Itertools是Python的内置模块,其中包含了能够创建迭代器的函数。简而言之,它提供了许多能够与迭代器交互的方法。
下面是我们使用Itertools模块中count函数的案例:

from itertools import count
sequence = count(start=0, step=1)
while(next(sequence) <= 10):
print(next(sequence),end=" ")

输出:

1 3 5 7 9 11 

Itertools中的cycle函数可以创建无限迭代器,例如:

from itertools import cycle
dessert = cycle(['Icecream','Cake'])
count = 0
while(count != 4):
print('Q. What do we have for dessert? A: ' + next(dessert))
count+=1

输出:

Q. What do we have for dessert? A: Icecream
Q. What do we have for dessert? A: Cake
Q. What do we have for dessert? A: Icecream
Q. What do we have for dessert? A: Cake

关于更多itertools模块的使用,可以参见python文档

3.生成器(Generator)

生成器可以说是迭代器的亲兄弟,生成器允许我们像上面那样写迭代器而不用额外定义__iter__()和__next__()方法。

看下面的案例:

def series_generator(low, high):
while low <= high:
yield low
low += 1 n_list = []
for num in series_generator(1,10):
n_list.append(num) print(n_list)

如果一个方法中出现了yield关键字,那么该方法就是一个生成器。生成器中没有return语句,函数的返回值实际上是一个generator。当循环开始执行到yield语句后,low的值会被扩展到要返回的generator中。当下一次循环再次到达yield语句时,generator会从上一次停止的地方恢复执行,并且将最新的low值添加到generator中。这样一种循环,直到low>high退出循环。

生成器支持延迟计算,只有当去取生成器中的值时才会执行生成器的函数体。
例如:

def test():
print("进入test函数")
for i in range(2):
print("yield number ",i)
yield i
if "__main__" == __name__:
print("开始调用test")
res = test()
print("结束调用test")
next(res)
next(res)

输出:

开始调用test
结束调用test
第一次next(res)
进入test函数
yield number 0
第二次next(res)
yield number 1

从结果可以看出,只有使用next调用迭代器时(使用for,while循环也可以),才会去执行生成器函数中的内容。

python中生成器可以分为生成器函数和生成器表达式,这两种类型的表现形式完全不同。
生成器函数是一个函数体中有yield关键字的,我们上面定义的test就是生成器函数。
生成器表达式的使用比较受限制,一个生成器表达式返回一个生成器。下面是一个使用生成器表达式的案例:

squares = (x * x for x in range(1,10))
print(type(squares))
print(list(squares))

输出:

<class 'generator'>
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

生成器的效率是非常高的,生成器可以更好的利用内存和CPU的使用效率,并且通常生成器的代码都比较少,这使用生成器的代码非常好容易理解。应此应该尽量多的在代码中使用生成器

参考文档
https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-iterator-tutorial

【Python】解析Python中的迭代器的更多相关文章

  1. 用python解析pdf中的文本与表格【pdfplumber的安装与使用】

    我们接触到的很多文档资料都是以pdf格式存在的,比如:论文,技术文档,标准文件,书籍等.pdf格式使得用机器从中提取信息格外困难. 为了解决这个问题,我找到了几种解决方案,最后选择了python上的p ...

  2. Python解析CSV中的多维字典

    CSV文件结构如下,其中字段A为唯一 代码如下,Python27 with open(file_obj+'TEST.CSV','r') as f: #转为字典 Reader=csv.DictReade ...

  3. python解析excel中图片+提取图片

    解析表格是常用的技术.但是有些表各里面有图片怎么办?我想获得表格里面的图片,值得注意的是,图片没有位置信息,所以最好给图片进行编号,编号代表位置. 下面附上提取表格里面图片的代码.只要输出表格地址,和 ...

  4. python解析网页中js动态添加的内容

    https://www.cnblogs.com/asmblog/archive/2013/05/07/3063809.html https://www.zhihu.com/question/21471 ...

  5. 从json到python解析python,从bson到monogdb

    1.JSON JSON是JavaScript Object Notation的缩写,中文译为JavaScript对象表示法.用来作为数据交换的文本格式,作用类似于XML,而2001年Douglas C ...

  6. python is、==区别;with;gil;python中tuple和list的区别;Python 中的迭代器、生成器、装饰器

    1. is 比较的是两个实例对象是不是完全相同,它们是不是同一个对象,占用的内存地址是否相同 == 比较的是两个对象的内容是否相等 2. with语句时用于对try except finally 的优 ...

  7. Python使用设计模式中的责任链模式与迭代器模式的示例

    Python使用设计模式中的责任链模式与迭代器模式的示例 这篇文章主要介绍了Python使用设计模式中的责任链模式与迭代器模式的示例,责任链模式与迭代器模式都可以被看作为行为型的设计模式,需要的朋友可 ...

  8. 解析Python编程中的包结构

    解析Python编程中的包结构 假设你想设计一个模块集(也就是一个"包")来统一处理声音文件和声音数据.通常由它们的扩展有不同的声音格式,例如:WAV,AIFF,AU),所以你可能 ...

  9. python中的迭代器详解

    #原创,转载请先联系 理论性的东西有点枯燥,耐心点看- 1.迭代是什么? 我们知道可以对list,tuple,dict,str等数据类型使用for...in的循环语法,从其中依次取出数据,这个过程叫做 ...

  10. Python可迭代对象、迭代器和生成器

    Python可迭代对象.迭代器和生成器 python 函数 表达式 序列 count utf-8 云栖征文 python可迭代对象 python迭代器 python生成器 摘要: 8.1 可迭代对象( ...

随机推荐

  1. Gateway-Worker启动失败或者启动无法正常使用的几种方法

    Workerman是一款开源高性能异步PHP socket即时通讯框架.支持高并发,超高稳定性,被广泛的用于手机app.移动通讯,微信小程序,手游服务端.网络游戏.PHP聊天室.硬件通讯.智能家居.车 ...

  2. iview 多选下拉列表选项回显问题

    如,简单的多选Select, <Select v-model="model" filterable clearable transfer multiple > < ...

  3. 分页查询——Hibernate Criteria实现一次查询取得总记录数和分页后结果集

    使用Hibernate criteria进行分页查询时,如何实现一次查询取得总记录数和分页后结果集 - bto310 - ITeye博客 https://bto310.iteye.com/blog/1 ...

  4. linux cgroups简介(上)

    Linux CGroups简介 1.CGroups是什么 与Linux namespace对比来看,Linux namespace用来限制进程的运行范围或者运行环境的可见性,比如:uts限制进程读取到 ...

  5. matplotlib---插值画二维、三维图

    一.画二维图 1.原始数据(x,y) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据 X = np.array(list(i for i ...

  6. python 实现 DES CBC模式加解密

    # -*- coding=utf-8-*- from Crypto.Cipher import DES import base64 """ des cbc加密算法 pad ...

  7. shell 编程生成日期文件;Server虚拟机上进行Web服务器配置

    shell 编程生成日期文件 1. 请编写一个脚本,命名为sh01.sh,其功能是: 键盘输入文件名(要求使用名字全拼作为文件名). 自动创建3个文件. 1个为系统当天日期(CCYYMMDD). 1个 ...

  8. ES6 的class类 笔记

    class Person{ // 构造 constructor(x,y){ this.x = x; this.y = y; } toString(){ return (this.x + "的 ...

  9. 谷歌浏览器打开不了Axure生成的html文件

    1.首先要进行翻墙.https://www.google.com 搜索Axure chrome软件 2. 3.安装axure插件即可. 4.管理扩展程序,允许访问文件网址.

  10. 无故出现 mysql dead but subsys locked的有关问题

    无故出现 mysql dead but subsys locked的问题问题描述:1.mysql安装完成后,使用service mysqld restart总是出现stop mysqld servic ...