Python--生成器和迭代器

 

一．迭代器

1.  迭代的概念

#迭代：

    # 1 重复

# 2 下一次重复是基于上一次的结果

满足以上两个条件的就是迭代

示例：

#迭代是一个重复的过程，每次重复即一次迭代，并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值

while True: #只是单纯地重复，因而不是迭代

    print('===>')

   

l=[1,2,3]

count=0

while count < len(l): #迭代

    print(l[count])

    count+=1

二.为何要有迭代器？什么是可迭代对象？什么是迭代器对象？

1、为何要有迭代器？

对于序列类型：字符串、列表、元组，我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的，若还想取出其内部包含的元素，则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式，这就是迭代器

2、什么是可迭代对象？

可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象，即obj.__iter__，如下

 

'hello'.__iter__  #字符串

(1,2,3).__iter__  #元组

[1,2,3].__iter__  #列表

{'a':1}.__iter__    #字典

{'a','b'}.__iter__    #集合

open('a.txt').__iter__  #文件操作

 

3、什么是迭代器对象？

可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象

而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

文件类型本身是迭代器对象

open('a.txt').__iter__()

open('a.txt').__next__()

而字符串，列表，元组，字典，集合都要通过__iter__()方法，得到的结果，才是迭代器对象

4、注意：

迭代器对象一定是可迭代对象，而可迭代对象不一定是迭代器对象

三 .迭代器对象的使用

dic={'a':1,'b':2,'c':3}

iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象，迭代器对象即有__iter__又有__next__，但是：迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身

 

iter_dic.__iter__() is iter_dic #True

 

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)

print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)

# print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration，或者说结束标志

 

#有了迭代器，我们就可以不依赖索引迭代取值了（提示：使用异常处理）

iter_dic=dic.__iter__()

while 1:

    try:

        k=next(iter_dic)

        print(dic[k])

    except StopIteration:

        break

       

四．for循环的工作原理

#基于for循环，我们可以完全不再依赖索引去取值了

dic={'a':1,'b':2,'c':3}

for k in dic:

    print(dic[k])

 

#for循环的工作原理

#1：执行in后对象的dic.__iter__()方法，得到一个迭代器对象iter_dic

#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码

#3: 重复过程2，直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

 

五．迭代器的优缺点

#优点：

  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式

  - 惰性计算，节省内存

#缺点：

  - 无法获取长度（只有在next完毕才知道到底有几个值）

  - 一次性的，只能往后走，不能往前退

 

六．生成器

1.什么是生成器？

生成器函数：函数体内包含有yield关键字，该函数执行的结果是生成器

示例：

def func():

    print('====>first')

    yield 1

    print('====>second')

    yield 2

    print('====>third')

    yield 3

    print('====>end')

g=func()  #g就是一个生成器

print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 

2.生成器就是迭代器

示例如下：

# print(g.__next__()) #可以通过g.__next__()进行取值操作

# print(g.__next__())

# print(g.__next__())

# print(g.__next__())

 

# for i in g:  #obj=g.__iter__() #obj.__next__() 可以通过for循环进行操作

#     print(i)

 

3.关键字yield的功能

'''

yield的功能：

    1.与return类似，都可以返回值，但不一样的地方在于可以多次使用yield返回值，而return只能返回一次值

    2.为函数封装好了__iter__和__next__方法，把函数的执行结果做成了迭代器

    3.遵循迭代器的取值方式obj.__next__（），触发的函数的执行，函数暂停与再继续的状态都是由yield保存的

'''

 

 

用yield实现一个自动计数的功能

def countdown(n):

    print('starting countdown')

 

    while n > 0:

        yield n

        n-=1

    print('stop countdown')

g=countdown(5)

# print(g)

# print(g.__next__())

# print(g.__next__())

# print(g.__next__())

# print(g.__next__())

# print(g.__next__())

# print(g.__next__())

 

为了避免出现StopIteration的错误提示，我们可以使用for循环来实现

 

   for i in g:

print(i)

 

4.使用生成器需要注意的一些问题

1.注意一：

 

结果为：

 

2.注意2：

 

 

结果：

 

 

 

3.注意3：

 

 

结果：