生成器和迭代器

迭代器-Iterator

迭代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。

 

可迭代对象：

以直接作用于 for 循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如 list 、 tuple 、 dict 、 set 、 str 等；

一类是 generator (下面)，包括生成器和带 yield 的generator function。

这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象： Iterable 。

 

凡是可作用于 for 循环的对象都是 Iterable 类型；

凡是可作用于 next() 函数的对象都是 Iterator 类型

集合数据类型如 list 、 dict 、 str 等是 Iterable 但不是 Iterator ，不过可以通过 iter() 函数获得一个 Iterator 对象

生成式

1.列表生成式

list = [i*2 for i in range(5)]
list

out:[0,2,4,6,8]

生成的list为[0,2,4,6,8]

2.元组生成式

tuple = (i*2 for i in range(5))
tuple

out:<generator object <genexpr> at 0x000002308A3ADFC0>

结果并没有生成一个元组，而是一个生成器。

 

生成器-generator

利用列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，列表中的所有元素都被存放在了内存中，占用了大量内存空间。为了节省内存，在python中，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们就不必创建完整的list。这种一边循环一边计算的机制，称为生成器（generator）。比如：元组生成式。

tuple = (i*2 for i in range(5))
next(tuple)
out:0
next(tuple)
out:2

 

 生成器可以通过next()方法计算下一个元素的值。

for i in tuple:
    print(i)

out:0  2  4  6  8

 

也可以通过for循环取值，因为生成器是可迭代的。

生成器函数

含有yield关键字的成为生成器函数，yield作用和return类似，把yield后面的内容返回，但一个函数可以有多个yield。

def generator(): 
    print('1')
    yield 'a'
    print('2')
    yield 'b'
    yield 'c'

g = genarator()     #得到一个生成器g   
ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)
ret = g.__next__()
print(ret)

 

每执行一次g.__next__()，函数会停止在yield，并把内容返回。

也可以用for循环一次性执行

for i in g:
    print(i)

 

效果与上面相同。

send方法

#生成器的send用法 generator.send(value)
def test():
    i = 1
    while i < 5:
        temp = yield i**2
        print(temp)
        i += 1

t = test()
#第一次运行只能使用next或者send(None)
print(t.__next__())
#send的作用相当于使生成器继续运行，并且传递的参数为yield的返回值(程序中即temp的值)
print(t.send("Hello World"))
print(t.__next__())#相当于send(None) 此时temp = None