迭代器与生成器

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迭代器与生成器

一 迭代器 iterator

1 什么是迭代器？(迭代与迭代器)

-器：指的就是工具。

-迭代：是一个重复的过程，但每次重复都是基于上次的结果而来的。

-迭代器：指的是一种不依赖于索引取值的工具。

# 索引取值
names = ['zhangsan','lisi','wangwu']
count = 0
while count < len(names):
    print(names[count])
	count += 1

2 为何要有迭代器

2.1 迭代器的两个特性

(1) 迭代器是一种不依赖索引取值的工具；

(2) 惰性计算，节省内存。

3 如何使用迭代器

3.1 引入，以字典为例：

dic = {'name':'zhangsan','age':18,'gender':'male'}
dic_iterator = dic.__iter__()
# 一般方法
res1 = dic_iterator.__next__()
print(res1)  # 'zhangsan'
res2 = dic_iterator.__next__()
print(res2)  # 18
res3 = dic_iterator.__next__()
print(res3)  # 'male'

dic_iterator.__next__()  # StopIteration

# 使用循环+try语句，可以捕捉异常，使循环及时结束。
while True:
    try:
        res = dic_iterator.__next__()
        print(res)
    except StopIteration:
        break

3.2 可迭代对象与迭代器对象

3.2.1 可迭代对象
-内置有 __iter__ 方法的数据类型称之为：可迭代对象/类型。 如：字典dictionary、集合set、列表list、字符串string、元组tuple、文件对象file(也是迭代器对象) 。
3.2.2 迭代器对象
-内置有 __next__ 方法与 __iter__ 方法的数据类型称之为：迭代器对象。

dic = {'name':'zhangsan','age':18,'gender':'male'}

dic_iterator1.__iter__()
dic_iterator1.__next__()

print(dic_iterator1.__iter__().__iter__().__iter__() is dic_iterator1)  # True
print(dic_iterator2)  # <dict_keyiterator object at 0x00000245D0ECD090>
3.2.2.1 为何迭代器对象同时内置了 __next__方法与__iter__方法？
    1)-迭代器的创造是为了方便for循环取值，由于for循环取值使用频率很高，所以for k in iterator中，iterator每次都调用 __iter__ 的方法，将可迭代对象直接变为迭代器对象，不进行额外的判断，可以提高效率，所以迭代器对象同时具有了以上两个方法，是为了真正的节省内存。
    2)-文件对象由于可能会很大，所以同时具有 __next__ 方法与 __iter__ 方法，以节省内存。
3.2.3 总结：
-迭代器对象一定是可迭代对象，可迭代对象不一定是迭代器对象。

3.3 for循环的工作原理

dic = {'name':'zhangsan','age':18,'gender':'male'}dic_iterator = dic.__iter__()while True:    try:        res = dic_iterator.__next__()        print(res)    except StopIteration:        break        for k in dic:    print(k)    """步骤1 先让dic调用__iter__()方法，dic_iterator = dic.__iter__()；步骤2 k=dic_iterator.__next__(),执行循环体代码；步骤3 循环往复，直到抛出异常，for循环会帮我们捕捉异常结束循环。"""for k in dic_iterator:  # 与上面for k in dic 得出的结果一样    print(k)

3.4 基于同一个迭代器重复取值

# 基于同一个迭代器取值，最终会将迭代器的值取尽，重新开始一个新的迭代取值过程，可以重新制造一个迭代器，再次进行迭代取值。

二 生成器 generator

1 什么是生成器

-但凡是函数内出现了yield关键字，调用函数将不会执行函数体代码，会得到一个返回值，该返回值就是我们自定义的迭代器，称之为生成器。# 生成器的唯一注意事项就是：生成器只能遍历一次。

def func():    print('hello1')    yield 111  # 执行到yield会暂停并返回一个值。    print('hello2')    yield 222    print('hello3')    yield 333g = func()print(g)  # 生成器本质就是迭代器  <generator object func at 0x0000025CA029F2E0>res = next(g)print(res)  # hello1            # 111res = next(g)print(res)  # hello2            # 222res = next(g)print(res)  # hello3            # 222next(g)  # StopIteration

2 yield与return的异同点

### 1.相同点：    都可以用来返回值。### 2.不同点：    return只能返回一次值，函数就会立即结束。    yield可以用于返回多次值，可以挂起函数。

# 案例：使用yield无限取值，每次内存只有一个值。def func():     res=0     while True:         res+=1         yield resg=func()for i in g:    print(i)

# 实现一个自定义的range功能：def my_range(start, stop, step=1):    while stop > start:        yield start        start += stepfor i in my_range(1,3,1):    print(i)  # 1 2print(type(my_range))  # <class 'function'>print(type(my_range(1,3,1)))  # <class 'generator'>

3 总结迭代器的优点与缺点

### 1.优点：    (1) 是一种通用的迭代取值方案；    (2) 惰性计算，以节省内存。### 2.缺点：    (1) 取值不如索引、key的取值方式灵活；    (2) 取值是一次性的，只能往后取，不能预估值的个数。
posted @ 2020-03-12 21:57  越关山  阅读(235)  评论(0)    收藏  举报