请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

模板之家 首页 教程频道 查看内容

Python3 迭代器与生成器

模板之家 2020-8-31 09:59

分享至 : QQ空间
收藏

python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() 和 next()。在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器generator。

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。

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() 和 next()。

字符串,列表或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
1
>>> print (next(it))
2
>>>

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历:

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

执行以上程序,输出结果如下:

1 2 3 4

也可以使用 next() 函数:

import sys         # 引入 sys 模块
 
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

执行以上程序,输出结果如下:

1
2
3
4

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__() 。

如果你已经了解的面向对象编程,就知道类都有一个构造函数,Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。

更多内容查阅:Python3 面向对象

__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(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器,初始值为 1,逐步递增 1:

class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
 
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

执行输出结果为:

1
2
3
4
5

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。

在 20 次迭代后停止执行:

class MyNumbers:  def __iter__(self):    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):    if self.a <= 20:      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:      raise StopIteration
 myclass = MyNumbers()myiter = iter(myclass)
 for x in myiter:  print(x)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

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。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列:

import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

执行以上程序,输出结果如下:

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

路过

雷人

握手

鲜花

鸡蛋
来自: Python学习网
文章评论0人参与
热门频道
  • ecshop微信小程序代生成服务 可选购小程序
  • 【可选购小程序】ecshop生鲜食品蔬菜水果特
  • 【可选购小程序】ecshop医药品保健药房网站
  • ecshop百货超市日用品网站 免费生成微信小
  • ecshop办公用品文具耗材设备 免费生成微信
  • 【可选购小程序】ecshop家居家纺床上用品源
  • 【可选购小程序】ecshop户外运动体育用品健
  • ecshop整站数据打包 带数据 适合申请支付、
  • ecshop跨境购海淘微信分销商城网站源码模板
  • ecshop服装服饰女装网站商城模板 oss php7
    推荐文章
  • 热门
  • 最新
返回顶部