函数(四)——迭代器和生成器
一、迭代器
1)迭代的概念
#迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢?
#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
2)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__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__
#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
文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()
#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
3)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
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break
#这么写太丑陋了,需要我们自己捕捉异常,控制next,python这么牛逼,能不能帮我解决呢?能,请看for循环
4)for循环
#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
5)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
二、生成器
1)什么是生成器
#只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码
def func():
print('====>first')
yield 1
print('====>second')
yield 2
print('====>third')
yield 3
print('====>end')
g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360>
2)生成器就是迭代器
g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器,因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)