淺談Python中的生成器和迭代器
迭代器
迭代器協(xié)議
對象必須提供一個(gè)next方法,執(zhí)行該方法要么返回迭代中的下一項(xiàng),要么返回一個(gè)異常來終止本次迭代。(只能往前走,不能往后退!)
迭代器對象
遵循了(實(shí)現(xiàn)了)迭代器協(xié)議的對象。(對象內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了一個(gè)__next__方法,以實(shí)現(xiàn)迭代器協(xié)議)稱為一個(gè)迭代器對象。他們的作用是逐個(gè)遍歷容器中的對象。迭代器對象一定是可迭代對象
>>> from collections import Iterable, Iterator>>> l = list([1,2,3]) # 定義列表>>> l_iter = l.__iter__() # 調(diào)用列表的 __iter__ 方法>>> isinstance(l, Iterable) # 列表可迭代對象True>>> isinstance(l, Iterator) # 列表不是迭代器False>>> isinstance(l_iter, Iterable) # 列表的__iter__ 方法返回 是可迭代對象True>>> isinstance(l_iter, Iterator) # 列表的__iter__ 方法返回 也是是迭代器對象True
可迭代對象(iterable)
可迭代對象有很多種形式,只要滿足可以每次取到容器對象中下一個(gè)對象的,都稱為可迭代對象。
實(shí)現(xiàn)了 __iter__方法的對象稱為可迭代對象。
range() 對象也是可迭代對象。
生成器對象也是可迭代對象。
>>> from collections import Iterable, Iterator>>> isinstance(range(10), Iterator)False>>> isinstance(range(10), Iterable)True# 生成器對象一定是迭代器對象, 那么他也必然是可迭代對象>>> isinstance((i for i in range(10)), Iterator)True>>> isinstance((i for i in range(10)), Iterable)True
總結(jié)補(bǔ)充
列表、元組、集合、字符串、字典都是可迭代對象。
for 循環(huán)的本質(zhì):使用迭代器協(xié)議訪問可迭代對象中的每一個(gè)對象。
生成器
生成器類似于一種數(shù)據(jù)類型,這種數(shù)據(jù)類型自動(dòng)實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議,所以生成器也是迭代器。
生成器分類及在python中的表現(xiàn)形式:(Python有兩種不同的方式提供生成器)
生成器函數(shù)
常規(guī)函數(shù)定義,但是,使用yield語句而不是return語句返回結(jié)果。yield語句一次返回一個(gè)結(jié)果,在每個(gè)結(jié)果中間,掛起函數(shù)的狀態(tài),以便下次重它離開的地方繼續(xù)執(zhí)行
>>> def generator(n):... for i in range(n):... yield i... >>> gener_obj = generator(10)>>> gener_obj.__next__()0>>> gener_obj.__next__()1>>> gener_obj.__next__()2>>> type(gener_obj)<class ’generator’>
生成器表達(dá)式
類似于列表推導(dǎo),但是,生成器返回按需產(chǎn)生結(jié)果的一個(gè)對象,而不是一次構(gòu)建一個(gè)結(jié)果列表,按需取出對象
注意生成器 用()包裹起來
>>> generator = (i for i in range(10))>>> generator.__next__()0>>> generator.__next__()1>>> type(generator)<class ’generator’>
以上就是淺談Python中的生成器和迭代器的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python 生成器和迭代器的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章!
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