python菜鸟教程学习8:迭代器与生成器[Python基础]
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 = 14return self
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6def__next__(self):
7if self.a <= 20:
8 x = self.a
9 self.a += 1
10return x
11else:
12raise StopIteration
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14 myclass = MyNumbers()
15 myiter = iter(myclass)
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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 23def 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
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13while True:
14try:
15print (next(f), end="")
16except StopIteration:
17 sys.exit()
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