python菜鸟教程学习8：迭代器与生成器[Python基础]

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

迭代器

　　python最强大的功能之一，访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象，迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束，迭代器只能往前不会后退。

　　迭代器有两个基本的方法：

  • iter()

  • next()

　　字符串，列表和元组对象都可用于创建迭代器

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素

创建一个迭代器

　　把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。__next__() 方法会返回下一个迭代器对象。

StopIteration

　　StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

 1class MyNumbers:
 2def__iter__(self):
 3     self.a = 1
 4return self
 5
 6def__next__(self):
 7if self.a <= 20:
 8       x = self.a
 9       self.a += 1
10return x
11else:
12raise StopIteration
13
14 myclass = MyNumbers()
15 myiter = iter(myclass)
16
17for x in myiter:
18print(x)

  • 由这个代码可知for循环可以约等于不断调用next()

  • next()函数内部的x是为了记录返回一个初始值

生成器

　　在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

　　在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

 1import sys
 2
 3def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
 4     a, b, counter = 0, 1, 0
 5while True:
 6if (counter > n): 
 7return
 8yield a
 9         a, b = b, a + b
10         counter += 1
11 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
12
13while True:
14try:
15print (next(f), end="")
16except StopIteration:
17         sys.exit()

以上是 python菜鸟教程学习8：迭代器与生成器[Python基础] 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/530202.html

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