实例讲解Python 迭代器与生成器

时间:2021-05-22

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:

#!/usr/bin/python3 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:

#!/usr/bin/python3 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:

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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。

__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:

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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)

执行输出结果为:

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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:

#!/usr/bin/python3 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 += 1f = 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

以上就是实例讲解Python 迭代器与生成器的详细内容,更多关于Python 迭代器与生成器的资料请关注其它相关文章!

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