python之迭代器与生成器

  一、什么是迭代器

  要说迭代器首先我们要先知道什么是迭代，迭代在计算机中是一种算法指的是让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。在python中迭代一般用于从一个数据对象中不断的取值，这种可以不断取值的属性就叫做iterable可迭代的，如何判断一个数据对象是否是可迭代的，只需要判断其是否含有内置函数__iter__，因为所有可迭代的对象都遵循可迭代协议即都含有__iter__方法。那么知道了迭代是什么，迭代器又是什么呢？迭代器是对可迭代对象取值优化的一种数据类型，它不像列表、元祖等可迭代对象是将所有元素全部存储在内存中，它是在被调用时才读取一个值到内存中，且迭代器只能从头到尾一个一个取值。

 

  二、如何判断迭代器

  判断一个对象是否是迭代器有以下两种方法：

  1、'__iter__' in object and '__next__' in object

   判断该对象中是否包含__iter__和__next__这两个方法，因为所有迭代器都遵循迭代器协议即每个迭代器中都包含__iter__、__next__两个方法

  2、from collections import Iterator

  print(isinstance(object,Iterator))

  利用Iterator模块判断对象是否是迭代器，如果输出True则表示该对象是迭代器，输出False则表示该对象不是迭代器

 

 三、获取迭代器

  迭代器一般都是python内部使用的，我们如何获得一个迭代器对象呢？如果我们想要获取一个迭代器对象可以使用内置函数iter()，它可以把所有可迭代对象转成迭代器，另外map函数、filter函数也可以获得迭代器对象，打开文件获得的文件句柄也是一个迭代器对象

 

 四、什么是生成器

  生成器就是python提供的可以让程序员编写的迭代器，它具有迭代器的所有特性和内置函数

 

 五、获取生成器

 1、生成器函数

  生成器函数的定义其实大部分和普通函数一样，只是生成器函数用yield代替了return来返回值，一个生成器函数的例子如下

  

def aver():
    total=0
    day=0
    avg=0
    while True:
        day_num=yield  avg
        total+=day_num
        day+=1
        avg=total/day
g=aver()
print(next(g))
print(g.send(10))
--------------------------------------------------------------------------------------
0
10.0

 生成器函数在被调用时只是返回给你一个生成器对象，并不会执行函数体中的代码，只有当你第一次使用next函数去取它的返回值时才开始执行函数体中的代码，然后当遇到yield时将返回值返回并将函数停止在那一步，这是可以使用send函数给yield传值，然后yield接收之后会继续执行之后的代码,此时生成器函数中需要有两个yield。值得注意的是生成器函数中不像普通函数一样，普通函数只能有一个return，但是生成器函数中可以有多个yield，并且多个yield是顺序执行的

 

  2、生成器表达式

  生成器表达式和列表推导式（列表解析）是类似的，只需要将列表推导式外面的[]中括号替换为()小括号即可。

  

#列表推导式范例
l=[i for i in range(10)]
print(l)
--------------------------------------------------------------------------------------
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]


#列表生成式
l=(i for i in range(10))
print(l)
--------------------------------------------------------------------------------------
<generator object <genexpr> at 0x034657E0>

 

 六、yield from

 yield from是在python3中新加的语法，只是在生成器函数中简化循环的一种用法

 

 七、生成器进阶示例

  

def demo():
    for i in range(4):
        yield i

g=demo()

g1=(i for i in g)
g2=(i for i in g1)

print(list(g1))
print(list(g2))   #生成器g中的值在上一次g1中被取完，所以g2取值时g中已经没有值
--------------------------------------------------------------------------------------
[0, 1, 2, 3]
[]

def add(n,i):
    return n+i
def test():
    for i in range(4):
        yield i
g=test()
for n in [1,10]:  #整个for循环中生成器表达式g都没有取值，同时生成器表达式中的g被替换为test()
    g=(add(n,i) for i in g) 
print(list(g)) # =》（add(n,i) for i in (add(n,i) for i in g) ）,n=10
--------------------------------------------------------------------------------------
[20,21,22,23]

 

 

#普通的for循环
def f():
    for i in range(10):
        yield i
g=f()
print(next(g))
print(next(g))
--------------------------------------------------------------------------------------
0
1


#yield from简化的循环
def f():
    yield from range(10)
g=f()
print(next(g))
print(next(g))
--------------------------------------------------------------------------------------
0
1