python基础(八)-迭代器与生成器
一、迭代器
li=[1,2,3]
f=li.__iter__()
print(f)
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__()) #运行结果
<list_iterator object at 0x0000000000D770B8>
1
2
3
迭代器:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代 (只能往后走不能往前退)
可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义一个__iter__()方法)
之前所说字符串、列表、元组、字典可迭代对象,其实是调用了__iter__方法,生成一个迭代器。
迭代器只能往前不会后退,且遍历取值时只能取一次。
for循环机制:
使用for循环对序列和字典进行迭代,其实就是调用数据对象的__iter__方法,生成迭代器,然后再调用__next__方法取值,直到捕捉StopIteration异常,以终止迭代。
二、生成器
1、定义:
可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器就是可迭代对象
2、Python中生成器两种表现形式:
生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行
生成器表达式:类似于列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表
3、生成器优点:
延迟操作,是指在需要的时候才产生结果,而不是立即产生结果。这也是生成器的主要好处。
节省内存
生成器的唯一注意事项就是:生成器只能遍历一次
4、生成器函数:
def lay_eggs(num):
for egg in range(num):
res='蛋%s' %egg
yield res
print('下完一个蛋') laomuji=lay_eggs()#我们拿到的是一只母鸡
print(laomuji)
laomuji.__next__() #蛋下完 母鸡就死了
def fun():
print('第一次')
res=yield
print('第二次',res)
yield
print('第三次') f=fun()
f.__next__()
f.send('fuck you') #一个效果跟next方法,另一个效果就是传递参数给上次yield
两个小例子:注意取值的地方
def test():
for i in range(4):
yield i g=test() g1=(i for i in g) #g1应该是一个新的生成器
g2=(i for i in g1) print(g)
print(g1)
print(g2)
print(list(g1)) #[0, 1, 2, 3]
print(list(g2)) #[] g2中的g1已经被上一步list取完,此处执行list没有值可取
有点绕的例子一
def add(n,i):
return n+i def test():
for i in range(4):
yield i g=test() #[0,1,2,3]
for n in [1,10]: # n=1 g=[1,2,3,4] ; n=10 g=[11,12,13,14]
g=(add(n,i) for i in g)
print('for',n,g) print(g)
print(list(g)) # [20, 21, 22, 23] 为什么是这个呢? # 过程:1、生成器g 2、for循环列表[1,10] 又是个生成器g-->覆盖之前的g 3、最终生成一个g=(add(10,))
# g=[0,1,2,3] => for循环 n=1 g=[1,2,3,4] ; n=10 g=[11,12,13,14]
比较绕的例子二
def add(n,i):
return n+i def test():
for i in range(4):
yield i g=test() #[0,1,2,3]
for n in [1,10]: # n=1 g=[1,2,3,4] ; n=10 g=[11,12,13,14]
g=(add(n,i) for i in g)
print('for',n,g) print(g)
print(list(g)) # [20, 21, 22, 23] 为什么是这个呢? # 过程:1、生成器g 2、for循环列表[1,10] 又是个生成器g-->覆盖之前的g 3、最终生成一个g=(add(10,))
# g=[0,1,2,3] => for循环 n=1 g=[1,2,3,4] ; n=10 g=[11,12,13,14]
例二的错误解析
def add(n,i):
return n+i def test():
for i in range(4):
yield i g=test() #代码执行,生成一个生成器 [0,1,2,3]
for n in [1,10]: #代码也执行 n= 1
g=(add(n,i) for i in g) # 第一次循环:全局变量n=1,生成新的生成器 g=((add(n,i) for i in test()))
#第二次循环:n=10,生成新的生成器 g=(add(n,i) for i in ((add(n,i) for i in test()))) # 代码执行到这里:全局变量 n = 10 # 如果对生成器 g 取值:执行 __next__() 方法 --> n =10,g=(add(n,i) for i in ((add(n,i) for i in test())))
# 类似于 递归
# print(list(g))
例二的正确解析姿势
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