python迭代器与生成器用途是什么

python

python迭代器的用途:用next函数获取下一个元素,只能向前取值,不会后退。python生成器的用途:动态提供数据,调用return生成一个StopIteration异常,通知next(it)函数不再提供数据。

一、迭代器

什么是迭代器

迭代器是指用iter(可迭代对象)函数返回的对象(实例)

迭代器可以用next(it)函数获取可迭代对象的数据

迭代器函数:

iter(iterable)从可迭代对象中返回一个迭代器,iterable必须是一个能提供迭代器的可迭代对象

next(iterator)从迭代器iterator中获取下一条记录,如果无法获取下一条记录,则触发StopIteration异常

说明:

迭代器是访问可迭代对象的一种方式

迭代器只能向前取值,不会后退

用iter函数可以返回一个可迭代对象的迭代器

示例:

L = [2,3,4]或者 L = range(2,5)

it = iter(L)#使用iter函数使it绑定一个迭代器对象

next(it)#返回2

next(it)#返回3

next(it)#返回4

next(it)#触发StopIteration异常

迭代器的用途:

迭代器对象能用next函数获取下一个元素

示例:

#此示例示意用迭代器来访问可迭代对象

#用for语句访问可迭代对象L

L = [2,3,5,7]

for x in L:

print(x)

#用while语句访问可迭代对象L

it = iter(L)

while True:

try:

x = next(L)

print(x)

except StopIteration:

print('终止迭代,迭代器不能提供任何数据')

break

二、生成器Generator(python2.5之后)

什么是生成器:

生成器是能够动态提供数据的对象(不是一次性生成从而不占据内存空间),生成器对象也是可迭代对象(实例)

生成器有两种:

生成器函数

生成器表达式

生成器函数定义:

含有yield语句的函数是生成器函数,此函数被调用时将返回一个生成器对象

yield语句

语法:yield 表达式

说明:yield用于def函数中,目的是将此函数作为生成器函数使用

yield用来生成数据,供迭代器next(it)函数使用

实例:

#此示例示意生成器函数的定义及示意

def myyield():

'''此函数为生成器函数'''

yield 2#生成2

yield 3#生成3

yield 5#生成5

#用for语句访问myyield函数

for x in myyield():

print(x)

#用迭代器访问

gen = myyield()

it = iter(gen)

next(it)

生成器函数说明:

(1)生成器函数的调用将返回一个生成器对象,生成器对象是一个可迭代对象

(2)在生成器函数调用return时会生成一个StopIteration异常来通知next(it)函数不再能提供数据

示例:

#写一个myinteger(n)函数

def myinteger(n):

for x in range(n):

yield x

#for循环访问生成器

for x in myinteger(int(input('请输入整数:')))

print(x)

#用迭代器访问

it = iter(myinteger(10))

while True:

print(next(it))#到10时发生StopIteration错误

生成器表达式:

语法:(表达式 for 变量 in 可迭代对象 [if 真值表达式])

作用:用推导式的形式生成一个新的生成器

示例:

gen = (x**2 for x in range(1,4))#并没有生成数据

#gen = [x**2 for x in range(1,4)]#先在内存中生成数据

it = iter(gen)

next(it)#1

next(it)#4

next(it)#9

next(it)#StopIteration

列表推导式和生成表达式的区别:

生成器是动态生成的,现用现生成,列表表达式是静态的。

示例:

L = [1,2,3,4]

gen = (x for x in L)#gen绑定生成器

lst = [x for x in L]#lst绑定列表

L[1] = 222#改变原列表的第二个元素

for x in lst:

print(x)#1 2 3 4不变

for x in gen:

print(x)#1 222 3 4 ,第二个数是222

迭代工具函数:

迭代工具函数的作用是生成一个个性化的可迭代对象

函数:

zip( iter1 [,iter2,iter3,…])返回一个zip对象,此对象用于生成一个元组,此元组的个数由最小的可迭代对象决定

enumerate(iterable[,start])生成带索引的枚举类型,返回迭代类型为索引-值队(index,value)对,默认索引从零开始,也可以使用start绑定

示例1:

numbers = [10086,10000,10010,95588]

names = ['中国移动','中国电信','中国联通']

for x in zip(numbers,names):

print(x)

#生成元组:

#(10086,'中国移动')

#(10000,'中国电信')

#(10010,'中国移动')

#for n,a in zip(numbers,names):

#print(n,a)

#d = dict(zip(names,number))生成字典

#for x in zip(range(10),numbers,names):

# print(x)x为三个对象组成的一个元组

示例2:

#实现机制

def myzip(iter1,iter2):

it1 = iter(iter1)

it2 = iter(iter2)

while True:

x = next(it1)

y = next(it2)

yield (x,y)

for x in myzip(range(100),range(50))

#示例3:

names = list('string')

for x in enumerate(names,start = 100):

print(x)#指定start会使索引从start开始

#(1000,'s') (101,'t')..返回元组的索引-值对,默认索引从0开始

#index = element = x

#print('索引是',index,'对应的元素是',element)

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以上是 python迭代器与生成器用途是什么 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/529485.html

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