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Python生成器與迭代器詳情

更新時(shí)間：2021年11月01日 15:59:21 作者：一碗周

這篇文章主要介紹了Python生成器與迭代器，現(xiàn)在可以通過生成器來直接創(chuàng)建一個(gè)列表,是由于內(nèi)存的限制,表的容量肯定是有限的,果我們需要一個(gè)包含幾百個(gè)元素的列表,是每次訪問的時(shí)候只訪問其中的幾個(gè),剩下的元素不使用就很浪費(fèi)內(nèi)存空間,下面來了解具體內(nèi)容

1、生成器

現(xiàn)在可以通過生成器來直接創(chuàng)建一個(gè)列表，但是由于內(nèi)存的限制，列表的容量肯定是有限的，如果我們需要一個(gè)包含幾百個(gè)元素的列表，但是每次訪問的時(shí)候只訪問其中的幾個(gè)，那剩下的元素不使用就很浪費(fèi)內(nèi)存空間。

這個(gè)時(shí)候生成器（Generator）就起到了作用，他是按照某種算法不斷生成新的數(shù)據(jù)，直到滿足某一個(gè)指定的條件結(jié)束

得到生成式的方式有如下幾種：

通過列表生成式來得到生成器，示例代碼如下：

g = (x for x in range(10))  # 將列表生成列的[]改變成為()
# 打印其類型
print(type(g))  # <class 'generator'>
# 調(diào)用其元素
print(g.__next__())  # 0
print(g.__next__())  # 1
print(g.__next__())  # 2
print(g.__next__())  # 3
print(g.__next__())  # 4
# 使用.__next__的方式調(diào)用
print(next(g))  # 5
print(next(g))  # 6
print(next(g))  # 7
print(next(g))  # 8
print(next(g))  # 9
# 使用next()的方法調(diào)用
print(next(g))  # 當(dāng)數(shù)據(jù)調(diào)用不到時(shí)會(huì)報(bào)出錯(cuò)誤 StopIteration

需要多少調(diào)用多少，不調(diào)用的不會(huì)生成，也就不會(huì)占用內(nèi)存空間，可以使用循環(huán)結(jié)構(gòu)來按照需要來調(diào)用

g = (x for x in range(10))  # 將列表生成列的[]改變成為()
skip = True  # 判斷條件
count = 0  # 調(diào)用次數(shù)
while skip:
    count += 1  # 循環(huán)一次+1
    print(next(g))
    if count > 9:
        break  # 跳出循環(huán)

使用函數(shù)借助yield關(guān)鍵字來完成一個(gè)生成器，生成斐波那契數(shù)列的前20個(gè)數(shù)，示例代碼如下：

def fun(length):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(length):
        a, b = b, a + b
        yield a


fib = fun(20)
print(type(fib))  # <class 'generator'>  # 打印類型
count = 0
while count < 20:
    # 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765
    print(next(fib), "", end="")
    count += 1

流程如下：

在執(zhí)行過程中，遇到yield關(guān)鍵字就會(huì)暫停執(zhí)行，下次調(diào)用則繼續(xù)從上次暫停的位置繼續(xù)執(zhí)行，因?yàn)槭且粋€(gè)循環(huán)語句，所有會(huì)直接跳到for語句

如果在調(diào)用yield，需要給它傳值，就要使用.send()方法了。

示例代碼如下：

def fun(num):
    n = 0
    for i in range(num + 1):
        n += i
        ret = yield n
        print(f"這是+到{ret}的第{i + 1} 次")


g = fun(3)
print(g.send(None))
print(g.send('3'))
print(g.send('3'))
print(g.send('3'))
'''
---輸出結(jié)果---
0
這是+到 3 的第 1 次
1
這是+到 3 的第 2 次
3
這是+到 3 的第 3 次
6
'''

send的加入可以使生成器更加靈活，但是需要注意的是第一次調(diào)用生成器的send()方法時(shí)，參數(shù)只能為None，否則會(huì)拋出異常。當(dāng)然也可以在調(diào)用send()方法之前先調(diào)用一次next()方法，目的是讓生成器先進(jìn)入yield表達(dá)式。

2、迭代器與可迭代的生成器

可迭代的對(duì)象有生成器、元組、列表、集合、字典和字符串等

通過collections的Iterable函數(shù)結(jié)合isinstance(object, classinfo)來判斷一個(gè)對(duì)象時(shí)不是可迭代的對(duì)象

迭代是訪問集合元素的一種方式。迭代器是一個(gè)可以記住遍歷的位置的對(duì)象。迭代器對(duì)象從集合的第一個(gè)元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結(jié)束。迭代器只能往前不會(huì)后退。很生成器也是迭代器。

可以被next ()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個(gè)值的對(duì)象稱為迭代器: Iterator ，可以使用isinstance()判斷一個(gè)對(duì)象是否是Iterator對(duì)象：

注意：可迭代的不一定是生成器，但是生成器一定第可迭代的。

把元組、列表、集合、字典和字符串等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數(shù)

Iterable和Iterator****的區(qū)別是Iterable是可以作為for循環(huán)對(duì)象的統(tǒng)稱；而Iterator對(duì)象需要被next()函數(shù)調(diào)用才不斷返回下一個(gè)數(shù)據(jù)，直到?jīng)]有數(shù)據(jù)時(shí)拋出StopIteration錯(cuò)誤，而在這之前是不會(huì)知道其長(zhǎng)度的，所以Iterator的計(jì)算是惰性的，只有next()函數(shù)叫他才會(huì)返回結(jié)果，Iterator甚至可以表示一個(gè)無限大的數(shù)據(jù)流，例如全體自然數(shù)。

from collections.abc import Iterable, Iterator
a = [1, 2, 3]
b = {1, 2, 3}
c = (1, 2, 3)
d = "123"
e = 123
f = (x for x in range(5))
# 打印數(shù)據(jù)類型
print(type(a))  # <class 'list'>
print(type(b))  # <class 'set'>
print(type(c))  # <class 'tuple'>
print(type(d))  # <class 'str'>
print(type(e))  # <class 'int'>
print(type(f))  # <class 'generator'>
print("-" * 20)

# 打印是否為可迭代對(duì)象
print(isinstance(a, Iterable))  # True
print(isinstance(b, Iterable))  # True
print(isinstance(c, Iterable))  # True
print(isinstance(d, Iterable))  # True
print(isinstance(e, Iterable))  # False
print(isinstance(f, Iterable))  # True
print("-" * 20)
# 除了字符串都是可迭代對(duì)象

# 打印是否是迭代器
print(isinstance(a, Iterator))  # False
print(isinstance(b, Iterator))  # False
print(isinstance(c, Iterator))  # False
print(isinstance(d, Iterator))  # False
print(isinstance(f, Iterator))  # True
# 只有f(生成器)是迭代器
print("-" * 20)


# 通過iter()將可迭代轉(zhuǎn)換為迭代器
print(isinstance(iter(a), Iterator))  # True
print(isinstance(iter(b), Iterator))  # True
print(isinstance(iter(c), Iterator))  # True
print(isinstance(iter(d), Iterator))  # True

到此這篇關(guān)于Python生成器與迭代器詳情的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python生成器與迭代器內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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