生成器、迭代器

生成器：

li=[11,22,33,44,55]
ret=filter(lambda a: a < 22,li)
print(ret)

 

yield是生成器的关键字，当函数中出现yield关键字的时候，执行函数方式{函数名（）}不执行该函数。

代码示例：

def func():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
ret=func()        #不执行函数
for i in ret:       #执行生成器  
    print(i)    
ri=ret._next_()     #进入函数，找到yield，获取yield后面的数据
    print(r1)

 实例：

def myrange(arg):
    start = 0
    while True:
        if start > arg:
            return
        yield start
        start += 1
ret = myrange(3)
r = ret.__next__()
print(r)

 

 

 

迭代器：

在for循环中封装了迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。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，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件

特点：

1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
2. 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问
3. 访问到一半时不能往回退
4. 便于循环比较大的数据集合，节省内存

>>> a = iter([1,2,3,4,5])

>>> a

<list_iterator object at 0x101402630>

>>> a.__next__()

1

>>> a.__next__()

2

>>> a.__next__()

3

>>> a.__next__()

4

>>> a.__next__()

5

>>> a.__next__()

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

StopIteration