Python中生成器generator和迭代器Iterator的使用方法
一、生成器
1. 生成器的定义
- 把所需要值得计算方法储存起来,不会先直接生成数值,而是等到什么时候使用什么时候生成,每次生成一个,减少计算机占用内存空间
2. 生成器的创建方式
- 第一种只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )
ret = (n + 1 for n in range(0,10))
# 返回值是生成了一个生成器对象<genexpr>储存在16进制的地址中<generator object <genexpr> at 0x7f909f4be150>
# 如果调用次数超过生成器内值的总数量,会报错
- 第二种方法使用yield创建生成器
- 只要在一个函数中存在至少一个yield关键字,该函数就不是普通函数,是一个生成器
- 返回一个对象,需要使用变量接收
- 生成器可以用for进行遍历得到所有的值
# 定义一个斐波那契数列的生成器
def creatnum():
print('-----start------')
a,b = 0,1
for i in range(5):
print('----1-----')
# 每次执行函数都会停在此处,并将b值返回
yield b
print('----2-----')
a,b = b,a+b
print('----3-----')
print('-----stop-----')
f = creatnum()
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
print(next(f))
- 打印结果
-----start------
----1-----
1
----2-----
----3-----
----1-----
1
----2-----
----3-----
----1-----
2
----2-----
----3-----
----1-----
3
----2-----
----3-----
----1-----
5
3. 启动生成器的方法
- 第一种:
next(生成器的名称)
- 第二种:
# 生成器第一次调用时尽量不要使用send,非要使用必须用send(None)
send()方法
二、迭代器
可迭代数据类型(具有可迭代功能)
- 把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象称之为可迭代对象(Iterable)
例如:列表,元组,字典,集合等数据类型,但他们不是可迭代对象 - generator(生成器)
- yield
- 列表生成器
- 生成器都是可迭代对象
- 把可以通过for...in...这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象称之为可迭代对象(Iterable)
如何判断一个对象是不是有可迭代功能
from collections import Iterator
# 列表是可迭代的
result = isinstance([1,2], Iterable)
print(result)
# isinstance函数会返回一个bool值 True为可迭代,反之False
将具有迭代功能的数据类型转化为可迭代器
- 可以被next()调用并不断返回下一个值的对象称之为迭代器Iterator
迭代器的判断方式
from collections import Iterator
# 列表是可迭代对象
# isinstance函数会返回一个bool值 True为迭代器,反之False
result = isinstance([1,2], Iterator)
print(result)可迭代对象的本质
我们分析对可迭代对象进行迭代使用的过程,发现每迭代一次(即在for...in...中每循环一次)都会返回对象中的下一条数据,一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。那么,在这个过程中就应该有一个“人”去记录每次访问到了第几条数据,以便每次迭代都可以返回下一条数据。我们把这个能帮助我们进行数据迭代的“人”称为迭代器(Iterator)。
可迭代对象的本质就是可以向我们提供一个这样的中间“人”即迭代器帮助我们对其进行迭代遍历使用。
可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器,我们在迭代一个可迭代对象的时候,实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器,然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据.
那么也就是说,一个具备了__iter__方法的对象,就是一个可迭代对象。
from collections import Iterable
# 使用isinstance() 函数检测某个对象是否是一个可迭代的对象 class MyClass(object):
# 可迭代对象的本质是,类中是否定义了 __iter__() 方法
def __iter__(self):
return self c1 = MyClass()
# 对象c1不是可迭代对象
result = isinstance(c1, Iterable)
print(result)
- 举例说明迭代器本质原理
比如,数学中有个著名的斐波拉契数列(Fibonacci),数列中第一个数为0,第二个数为1,其后的每一个数都可由前两个数相加得到: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
现在我们想要通过for...in...循环来遍历迭代斐波那契数列中的前n个数。那么这个斐波那契数列我们就可以用迭代器来实现,每次迭代都通过数学计算来生成下一个数。
class Fibonacci():
def __init__(self, num):
# 通过构造方法,保存num到类的成员属性中
self.num = num
# 定义变量保存斐波那契数列前两个值
self.a = 0
self.b = 1
# 记录当前的变量值
self.current_index = 0
def __iter__(self):
# 返回迭代器,因自身就是迭代器,故可以返回自己
return self
def __next__(self):
# 判断是否生成完毕
if self.current_index < self.num:
# 返回
result = self.a
# 交换两个变量值
self.a, self.b = self.b, self.a+self.b
self.current_index += 1
return result
else:
# 停止迭代
raise StopIteration
if __name__ == '__main__':
# 创建迭代器
fib_iterator = Fibonacci(5)
# 使用迭代器,输出斐波那契数列值
for value in fib_iterator:
print(value, end=" ")
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