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()方法

这两个方法是迭代器最基本的方法,一个用来获得迭代器对象,一个用来获取容器中的下一个元素。

对于可迭代对象,可以使用内建函数iter()来获取它的迭代器对象:

例子中,通过iter()方法获得了list的迭代器对象,然后就可以通过next()方法来访问list中的元素了。当容器中没有可访问的元素后,next()方法将会抛出一个StopIteration异常终止迭代器。

其实,当我们使用for语句的时候,for语句就会自动的通过__iter__()方法来获得迭代器对象,并且通过next()方法来获取下一个元素。

自定义迭代器

了解了迭代器协议之后,就可以自定义迭代器了。

下面例子中实现了一个MyRange的类型,这个类型中实现了__iter__()方法,通过这个方法返回对象本身作为迭代器对象;同时,实现了next()方法用来获取容器中的下一个元素,当没有可访问元素后,就抛出StopIteration异常。

class MyRange(object):
def __init__(self, n):
self.idx = 0
self.n = n def __iter__(self):
return self def next(self):
if self.idx < self.n:
val = self.idx
self.idx += 1
return val
else:
raise StopIteration()

这个自定义类型跟内建函数xrange很类似,看一下运行结果:

myRange = MyRange(3)
for i in myRange:
print i

迭代器和可迭代对象

在上面的例子中,myRange这个对象就是一个可迭代对象,同时它本身也是一个迭代器对象。

看下面的代码,对于一个可迭代对象,如果它本身又是一个迭代器对象,就会有下面的 问题,就没有办法支持多次迭代。

为了解决上面的问题,可以分别定义可迭代类型对象和迭代器类型对象;然后可迭代类型对象的__iter__()方法可以获得一个迭代器类型的对象。看下面的实现:

class Zrange:
def __init__(self, n):
self.n = n def __iter__(self):
return ZrangeIterator(self.n) class ZrangeIterator:
def __init__(self, n):
self.i = 0
self.n = n def __iter__(self):
return self def next(self):
if self.i < self.n:
i = self.i
self.i += 1
return i
else:
raise StopIteration() zrange = Zrange(3)
print zrange is iter(zrange) print [i for i in zrange]
print [i for i in zrange]

代码的运行结果为:

其实,通过下面代码可以看出,list类型也是按照上面的方式,list本身是一个可迭代对象,通过iter()方法可以获得list的迭代器对象:

生成器

在Python中,使用生成器可以很方便的支持迭代器协议。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果,在每个结果之间挂起和继续它们的状态,来自动实现迭代协议。

也就是说,yield是一个语法糖,内部实现支持了迭代器协议,同时yield内部是一个状态机,维护着挂起和继续的状态。

下面看看生成器的使用:

在这个例子中,定义了一个生成器函数,函数返回一个生成器对象,然后就可以通过for语句进行迭代访问了。

其实,生成器函数返回生成器的迭代器。 "生成器的迭代器"这个术语通常被称作"生成器"。要注意的是生成器就是一类特殊的迭代器。作为一个迭代器,生成器必须要定义一些方法,其中一个就是next()。如同迭代器一样,我们可以使用next()函数来获取下一个值。

生成器执行流程

下面就仔细看看生成器是怎么工作的。

从上面的例子也可以看到,生成器函数跟普通的函数是有很大差别的。

结合上面的例子我们加入一些打印信息,进一步看看生成器的执行流程:

通过结果可以看到:

  • 当调用生成器函数的时候,函数只是返回了一个生成器对象,并没有 执行。
  • 当next()方法第一次被调用的时候,生成器函数才开始执行,执行到yield语句处停止
    • next()方法的返回值就是yield语句处的参数(yielded value)
  • 当继续调用next()方法的时候,函数将接着上一次停止的yield语句处继续执行,并到下一个yield处停止;如果后面没有yield就抛出StopIteration异常

生成器表达式

在开始介绍生成器表达式之前,先看看我们比较熟悉的列表解析( List comprehensions),列表解析一般都是下面的形式。

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

迭代iterable里所有内容,每一次迭代后,把iterable里满足cond_expr条件的内容放到iter_var中,再在表达式expr中应该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成一个列表。

例如,生成一个list来保护50以内的所以奇数:

[i for i in range(50) if i%2]

生成器表达式是在python2.4中引入的,当序列过长, 而每次只需要获取一个元素时,应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生成器表达式的语法和列表解析一样,只不过生成器表达式是被()括起来的,而不是[],如下:

(expr for iter_var in iterable if cond_expr)

看一个例子:

生成器表达式并不是创建一个列表, 而是返回一个生成器,这个生成器在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"(yield)出来。 生成器表达式使用了"惰性计算"(lazy evaluation),只有在检索时才被赋值(evaluated),所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。

继续看一个例子:

从这个例子中可以看到,生成器表达式产生的生成器,它自身是一个可迭代对象,同时也是迭代器本身。

递归生成器

生成器可以向函数一样进行递归使用的,下面看一个简单的例子,对一个序列进行全排列:

def permutations(li):
if len(li) == 0:
yield li
else:
for i in range(len(li)):
li[0], li[i] = li[i], li[0]
for item in permutations(li[1:]):
yield [li[0]] + item for item in permutations(range(3)):
print item

代码的结果为:

生成器的send()和close()方法

生成器中还有两个很重要的方法:send()和close()。

  • send(value):

    从前面了解到,next()方法可以恢复生成器状态并继续执行,其实send()是除next()外另一个恢复生成器的方法。

    Python 2.5中,yield语句变成了yield表达式,也就是说yield可以有一个值,而这个值就是send()方法的参数,所以send(None)和next()是等效的。同样,next()和send()的返回值都是yield语句处的参数(yielded value)

    关于send()方法需要注意的是:调用send传入非None值前,生成器必须处于挂起状态,否则将抛出异常。也就是说,第一次调用时,要使用next()语句或send(None),因为没有yield语句来接收这个值。

  • close():

    这个方法用于关闭生成器,对关闭的生成器后再次调用next或send将抛出StopIteration异常。

下面看看这两个方法的使用:

总结

本文介绍了Python迭代器和生成器的相关内容。

  • 通过实现迭代器协议对应的__iter__()和next()方法,可以自定义迭代器类型。对于可迭代对象,for语句可以通过iter()方法获取迭代器,并且通过next()方法获得容器的下一个元素。
  • 像列表这种序列类型的对象,可迭代对象和迭代器对象是相互独立存在的,在迭代的过程中各个迭代器相互独立;但是,有的可迭代对象本身又是迭代器对象,那么迭代器就没法独立使用。
  • itertools模块提供了一系列迭代器,能够帮助用户轻松地使用排列、组合、笛卡尔积或其他组合结构。
  • 生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和next()方法。
  • 生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。
  • 出处:https://www.cnblogs.com/wilber2013/p/4652531.html

(转)python基础学习-----生成器和迭代器的更多相关文章

  1. Python基础之生成器、迭代器

    一.字符串格式化进阶 Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式,由于百分号的方式相对来说比较老,在社区里讨论format方式有望取代百分号方式,下面我们分别介绍一下这两种方 ...

  2. python基础编程:生成器、迭代器、time模块、序列化模块、反序列化模块、日志模块

    目录: 生成器 迭代器 模块 time 序列化 反序列化 日志 一.生成器 列表生成式: a = [1,2,3,3,4,5,6,7,8,9,10] a = [i+1 for i in a ] prin ...

  3. Python开发【第一篇】Python基础之生成器和迭代器

    生成器和迭代器 1.生成器 一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator):如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器: def func(): yield 1 ...

  4. Day12 Python基础之生成器、迭代器(高级函数)(十)

    https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5769491.html 1. 列表生成式 我现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ...

  5. python基础---列表生成器、迭代器等

    一.列表生成式 用来创建list的表达式,相当于for循环的简写形式 语法: [表达式 for循环 判断条件] ''' 普通写法 ''' def test(): l= [] for i in rang ...

  6. python基础学习13----生成器&迭代器

    生成器是属于迭代器,但迭代器不只是生成器 首先是一个简单的生成器 def gener(): print(1) yield 1 print(2) yield 2 print(3) yield 3 g=g ...

  7. Python基础学习五

    Python基础学习五 迭代 for x in 变量: 其中变量可以是字符串.列表.字典.集合. 当迭代字典时,通过字典的内置函数value()可以迭代出值:通过字典的内置函数items()可以迭代出 ...

  8. 0003.5-20180422-自动化第四章-python基础学习笔记--脚本

    0003.5-20180422-自动化第四章-python基础学习笔记--脚本 1-shopping """ v = [ {"name": " ...

  9. 十三. Python基础(13)--生成器进阶

    十三. Python基础(13)--生成器进阶 1 ● send()方法 generator.send(value) Resumes the execution, and "sends&qu ...

随机推荐

  1. mysql索引分类及实现原理

    索引分类:主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引 1.主键索引:即主索引,根据主键pk_clolum(length)建立索引,不允许重复,不允许空值 ALTER TABLE 'table_n ...

  2. 初识java的算术运算符

    总所周知,算术运算符作为日常基本算法在我们上小学时接触到了,对加.减.乘.除熟练运用,这些基础算法也被引用到Java语言中.一般越基本的东西越重要,类比生活中的阳光,空气,水,土等... 闲话少叙,那 ...

  3. Malloc Maleficarum复盘

    1.hos复盘 hos即伪造堆块,free栈上地址,然后下一个malloc去分配一个fastbin(栈上),包含返回地址. 代码来源 他这个我直接复现有问题,咨询了joker师傅,应该是gcc版本问题 ...

  4. int的最大最小值补码原码转换

    原码 正数的二进制表示即为原码(正数的原码.反码.补码均一致) 补码 负数的补码为符号位不变,其余为取反,然后加1 补码的设计目的 (原因:带符号的数加减失效) 1.使符号位能够参与加减运算 2.将减 ...

  5. flask框架(五): @app.route和app.add_url_rule参数

    @app.route和app.add_url_rule参数: rule, URL规则 view_func, 视图函数名称 defaults=None, 默认值,当URL中无参数,函数需要参数时,使用d ...

  6. 2019牛客暑期多校训练营(第一场)H 线性基+计算贡献

    题意 给n个整数,求满足子集异或和为0的子集大小之和. 分析 将问题转化为求每个元素的贡献次数之和. 先对n个数求线性基,设线性基大小为r,即插入线性基的数字个数为r,可以分别计算线性基内数的贡献和线 ...

  7. tomcat配置加密的连接器https

    对称加密:加密和解密用的是同样的密钥. 非对称加密:使用一对密钥,公钥和私钥,私钥只由一方保管,不能外泄:公钥可以发给任何请求它的人 那么得到公钥的一方怎么确定这个公钥是服务器发过来的呢? 这个就需要 ...

  8. JS基础_变量提升和函数提升

    1.在函数中,不使用var声明的变量都会变为全局变量 function fun(){ d=10; //window.d=10; }; console.log(10);//10 2.定义形参就相当于在函 ...

  9. LeetCode 216. 组合总和 III(Combination Sum III)

    题目描述 找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合.组合中只允许含有 1 - 9 的正整数,并且每种组合中不存在重复的数字. 说明: 所有数字都是正整数. 解集不能包含重复的组合. 示例 1: 输入 ...

  10. ANTLR4将JSON翻译成XML

    实现功能:构建一个JSON到XML的翻译器. antlr4文件: grammar JSON; json : object | array ; object : '{' pair (',' pair)* ...