python基础(八)-迭代器与生成器

一、迭代器

li=[1,2,3]
f=li.__iter__()
print(f)
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())

#运行结果
<list_iterator object at 0x0000000000D770B8>
1
2
3

 

迭代器:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代 (只能往后走不能往前退)

可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(如何实现:对象内部定义一个__iter__()方法)

 

之前所说字符串、列表、元组、字典可迭代对象,其实是调用了__iter__方法,生成一个迭代器。

迭代器只能往前不会后退,且遍历取值时只能取一次。

for循环机制:

使用for循环对序列和字典进行迭代,其实就是调用数据对象的__iter__方法,生成迭代器,然后再调用__next__方法取值,直到捕捉StopIteration异常,以终止迭代。

二、生成器

 1、定义:

  可以理解为一种数据类型,这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他的数据类型需要调用自己内置的__iter__方法),所以生成器就是可迭代对象

2、Python中生成器两种表现形式:

  生成器函数:常规函数定义,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次重它离开的地方继续执行

  生成器表达式:类似于列表推导,但是,生成器返回按需产生结果的一个对象,而不是一次构建一个结果列表

3、生成器优点:

  延迟操作,是指在需要的时候才产生结果,而不是立即产生结果。这也是生成器的主要好处。

  节省内存

生成器的唯一注意事项就是:生成器只能遍历一次

4、生成器函数:

def lay_eggs(num):
    for egg in range(num):
        res='蛋%s' %egg
        yield res
        print('下完一个蛋')

laomuji=lay_eggs(10)#我们拿到的是一只母鸡
print(laomuji)
laomuji.__next__() #蛋下完 母鸡就死了

def fun():
    print('第一次')
    res=yield 1
    print('第二次',res)
    yield 2
    print('第三次')

f=fun()
f.__next__()
f.send('fuck you')  #一个效果跟next方法,另一个效果就是传递参数给上次yield

 

两个小例子:注意取值的地方

def test():
    for i in range(4):
        yield i

g=test()

g1=(i for i in g)   #g1应该是一个新的生成器
g2=(i for i in g1)

print(g)
print(g1)
print(g2)
print(list(g1))   #[0, 1, 2, 3]
print(list(g2))   #[]    g2中的g1已经被上一步list取完,此处执行list没有值可取
有点绕的例子一
def add(n,i):
    return n+i

def test():
    for i in range(4):
        yield i

g=test()   #[0,1,2,3]
for n in [1,10]:    # n=1  g=[1,2,3,4] ; n=10 g=[11,12,13,14]
    g=(add(n,i) for i in g)
    print('for',n,g)

print(g)
print(list(g))  # [20, 21, 22, 23] 为什么是这个呢?

# 过程:1、生成器g 2、for循环列表[1,10] 又是个生成器g-->覆盖之前的g 3、最终生成一个g=(add(10,))
# g=[0,1,2,3]  => for循环 n=1  g=[1,2,3,4] ; n=10 g=[11,12,13,14]
比较绕的例子二
def add(n,i):
    return n+i

def test():
    for i in range(4):
        yield i

g=test()   #[0,1,2,3]
for n in [1,10]:    # n=1  g=[1,2,3,4] ; n=10 g=[11,12,13,14]
    g=(add(n,i) for i in g)
    print('for',n,g)

print(g)
print(list(g))  # [20, 21, 22, 23] 为什么是这个呢?

# 过程:1、生成器g 2、for循环列表[1,10] 又是个生成器g-->覆盖之前的g 3、最终生成一个g=(add(10,))
# g=[0,1,2,3]  => for循环 n=1  g=[1,2,3,4] ; n=10 g=[11,12,13,14]
例二的错误解析
def add(n,i):
    return n+i

def test():
    for i in range(4):
        yield i

g=test()   #代码执行,生成一个生成器 [0,1,2,3]  
for n in [1,10]:     #代码也执行 n= 1
    g=(add(n,i) for i in g)  # 第一次循环:全局变量n=1,生成新的生成器 g=((add(n,i) for i in test()))
                            #第二次循环:n=10,生成新的生成器 g=(add(n,i) for i in ((add(n,i) for i in test())))

# 代码执行到这里:全局变量 n = 10

# 如果对生成器 g 取值:执行 __next__() 方法 --> n =10,g=(add(n,i) for i in ((add(n,i) for i in test())))
# 类似于 递归 
# print(list(g))
例二的正确解析姿势

 

posted @ 2016-12-09 09:30  chenzhuo  阅读(163)  评论(0编辑  收藏  举报