S7day14 迭代器与生成器

 

迭代器与生成器

1·迭代器

　　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。通俗讲某个数据集内的数据“一个挨着一个的值取出来”，就叫做迭代器。

　　迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

　　字符串、列表、元组、字典、集合、文件句柄、文件操作符、range 都是可迭代的对象

1.1可迭代的对象 iterable (adj.可迭代的）

　　我们在用for ... in ...语句循环时，in后面跟随的对象要求是可迭代对象，即可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象（Iterable），如list、tuple、dict、set、str等

检验一个对象是否可迭代（from collections import Iterable）

示例：

from collections import Iterable
print(isinstance('aaa',Iterable))                  #字符串
print(isinstance([1,2,3],Iterable))　　　　　　　　#列表
print(isinstance((1,2,3),Iterable))　　　　　　　　#元组

只要包含了“双下iter”方法的数据类型就是可迭代的对象 __iter__（这个方法导致了一个数据类型的可迭代）

print([1,2,3].__iter__())

数据类型和python解释器定下来的协议叫做可迭代的协议

1.2 迭代器 iterator（n.迭代器）

　　可迭代对象是实现了__iter__()和__next__()方法的对象，可以显示地获取下一个元素。这种可以被next调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器

检验一个对象是否是迭代器（from collections import Iterator）

from collections import Iterator
print(isinstance([1,2,3].__iter__(),Iterator))        #True
print(isinstance([1,2,3],Iterator))                   #Flase

迭代器遵循迭代器协议：必须拥有 __iter__ 和 __next__ 方法，迭代器一定是可迭代的对象，反过来不一定成立

lst_iterator = [1,2,3].__iter__()
print(lst_iterator.__next__())
print(lst_iterator.__next__())
print(lst_iterator.__next__())
#1
#2
#3

注意：1.使用__next__取值时，当取值超过取值对象的值时，会报错　　　      StopIteration。

　　　2.取值时会按顺序依次取值，每值只取一次，不会多取也不会少取。

 

迭代器有两种：

1.天生就是迭代器，比如文件句柄（内部有__iter__）  

 

2.可迭代的对象 + __iter__

 

小结：

　　①可迭代对象

　　可迭代的协议：含有__iter__方法的对象

　　②迭代器

　　迭代的协议：含有__iter__ 和__next__方法

　　③迭代对象和迭代器的关系：

　　迭代器包含迭代对象

　　迭代器 = 迭代对象+__iter__      

二、生成器（Greator）

　　生成器（generator）就是一个能返回迭代器的函数，其实就是定义一个迭代算法，可以理解为一个特殊的迭代器。调用这个函数就得到一个迭代器，生成器中的yield相当于一个断点，执行到此返回一个值后暂停，从而实现next取值。

生成器的表达式，类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个结果列表

①.能够对python中的基本数据类型进行统一的遍历,不需要关心每一个值分别是什么。

②.它可以节省内存 —— 惰性运算

　　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。

例1：

def generator_func():              #生成器函数
    print(123)
    yield 'aaa'                    #return
g = generator_func()
ret = g.__next__()
print(ret)

#123
#aaa

　　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。

每个值只会调用一次，按顺序依次进行。

例2：

def generator_func():  #生成器函数
    print(123)
    yield 'aaa'   #return
    print(456)
    yield 'bbb'

g = generator_func()
ret = g.__next__()
print(ret)
ret2 = g.__next__()
print(ret2)

#123
#aaa
#456
#bbb

 小结：

　1.带yield关键字的函数就是生成器函数 

　2.生成器函数在执行的时候只返回一个生成器，不执行生成器函数中的内容

　3.从生成器中取值

　　　①.__next__ 有几个yield就可以取几次

　　　②.for循环取值 正常取 for i in g：

　　　③.其他数据类型进行强制转换 list(g) 返回一个列表，里面装着生成器中的所有内容

注意

　　①.调用生成器函数的时候，要先获取生成器，再进行next取值

　　②.生成器中的内容只能取一次，且按顺序取值没有回头路，取完为止

 

拓展资料

      可迭代对象 vs 迭代器 vs 生成器 的比较