Python3-设计模式-迭代器模式
Python3中的迭代器
迭代器模式主要是访问集合元素的一中方式,迭代器不会把整个集合对象加载到内存,而是按照顺序将集合中的元素一个一个的进行迭代,这样每次迭代的时候只取少量的元素,比较省内存
注:
1.只能按照顺序一个一个的通过__next__()访问下一个元素,不能随机访问
2.只能从头访问到尾,不能访问到中间元素的时候,在去访问前面的元素
3.Python3中访问下一个元素可以使用标准的函数next(iter)了
4.如果已经迭代完全部元素,再次调用next(item)则引发异常StopIteration
# 使用iter()构造方法创建一个迭代器 it = iter([1, 2, 3, 4, 5, ]) print(next(it)) # 输出结果 1 print(next(it)) # 输出结果 2 print(next(it)) # 输出结果 3 print(next(it)) # 输出结果 4 print(next(it)) # 输出结果 5 print(next(it)) # 输出结果 引发异常:StopIteration
# Python内置的 for...in语法访问集合就是使用的迭代的方式 with open("readme.txt", encoding="utf-8") as log_file: for line in log_file: print(line)
Python3中的生成器
如果一个函数中出现了yield语句,那么这个函数将不再是普通的函数,它将变成生成器函数,生成器函数返回的是一个迭代器,这个函数可以被yield中断,并记录中断的状态,下次还可以继续执行,可以理解为迭代的开始就是函数的开始,迭代的结束就是函数的结束,生成器是比较快捷的创建一个迭代器的方式
# 生成器函数,为了便于理解这里没有用循环 def generator_func(count): yield_value = "yield_value的默认值" print("--------第1个yield之前的代码------------") print("yield的值:", yield_value) print("count的值:", count) count += 1 yield_value = yield count print("--------第2个yield之前的代码------------") print("yield的值:", yield_value) print("count的值:", count) count += 1 yield_value = yield count print("--------第3个yield之前的代码------------") print("yield的值:", yield_value) print("count的值:", count) count += 1 yield_value = yield count print("--------第3个yield之后的代码------------") print("yield的值:", yield_value) print("count的值:", count) # 调用生成器函数,返回了一个迭代器对象 gtr gtr = generator_func(0) # 虽然类型显示 generator(生成器的意思) 但它是个迭代器 # 可以说生成器就是迭代器,返回这种迭代器的函数叫生成器函数 print(type(gtr)) # 我们可以调用 next(gtr) 或 gtr.send(obj) 来执行上一个yield之后的代码 # 没有上一个yield,就执行第一个yield之前的代码 # next(gtr)和gtr.send(obj)的唯一不同是: # gtr.send(obj)会把上一个yield赋值为obj # 所以如果第一次迭代使用的是gtr.send(obj)方法 # 那一定要这么写: gtr.send(None),因为在这之前并没有上一个yield # 而且,gtr.send(obj) + next(gtr)有效执行次数(不报错)之和等于最大迭代次数 # 另外,如果yield之后有个对象,那么在执行next(gtr)或gtr.send(obj)时,会将其返回 # 最后,Python3中的 next(gtr) 等价于 gtr.__next__() gtr.send(None) next(gtr) next(gtr)
posted on 2017-03-16 16:57 AustralGeek 阅读(158) 评论(0) 编辑 收藏 举报