生成器与迭代器
1、 生成器
生成器是一种特殊的迭代器,它的定义更加优雅,它不需要像迭代器那样定义定义__iter__和__next__方法。
生成器分为2种形式:
- 如果一个函数是带 yield 语句。那么它就变成了一个生成器,一个普通函数或者子 程序只返回一次,但一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果----那就是 yield 语句的功能, 返 回一个值给调用者并暂停执行。当生成器的 next()方法被调用的时候,它会准确地从离开地方继续
- 生成器表达式:类似于列表推导,只不过是把一对大括号[]变换为一对小括号(),生产器表达式不会一次返回所有结果产生一个列表,而是返回一个生成器,这个生成器在每次调用时返回一个结果。 生成器表达式使用了"延迟计算"(lazy evaluation), 所以它在使用 内存上更有效.。
[x * x for x in range(10)] 列表表达式,通过它得到一个列表 (x * x for x in range(10)) 生成器表达式 通过它得到一个生成器
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import time def consumer(name): print("%s 准备吃包子啦!" %name) while True: baozi = yield #yield 接受send方法传递的值 print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) def producer(name): c = consumer('A') c2 = consumer('B') c.__next__() c2.__next__() print("老子开始准备做包子啦!") for i in range(10): time.sleep(1) print("做了2个包子!") c.send(i) #send方法发送的数据可以被yield接受 c2.send(i) producer("px")
2、迭代器
可以被next()
函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator,全部取出后, 会引发一个 StopIteration 异常, 这并不表示错误发生, 只是告诉外部调用者, 迭代完成
Iterator对象表示的是一个数据流,可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过
next()
函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator
的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算
迭代器是一次性消耗品,使用完了以后就空了
迭代器的特定:
- 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
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 便于循环比较大的数据集合,节省内存
对于python内置的可迭代(iterable)对象,可以通过内置的iter()
函数来获取相应的迭代器对象。除了使用iter()
函数将内置的序列对象转换成相应的迭代器,一个可迭代对象之所以可以通过iter函数转换为迭代器对象,那是由这个可迭代对象它的__iter__的方法实现返回一个迭代器, 而一个迭代器对象调用__iter__返回的是迭代器本身。
a = [1,3,2,1,5] a.__iter__() Out[14]: <list_iterator at 0x7fb5c4fd2c18> iter(a) Out[15]: <list_iterator at 0x7fb5c4fa3b00> a.__next__() Traceback (most recent call last): File "/root/venv36/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2910, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-19-d34d2a8c0899>", line 1, in <module> a.__next__() AttributeError: 'list' object has no attribute '__next__ b = iter(a) b.__next__() Out[21]: 1
我们平常之所以可以对一个迭代器进行遍历访问,其实就是不断调用它的__next__方法。
我们可以自己实现迭代器协议创建迭代器对象,要实现迭代器协议也就是要在类中实现__iter__()
和__next__()
方法。
下面我写一个与list_iterator
相同行为的迭代器
class ListIterable(object): def __init__(self, data): self.__data = data def __iter__(self): print("call iterable __iter__().") return ListIterator(self.__data) class ListIterator(object): def __init__(self, data): self.__data = data self.__count = 0 def __iter__(self): print("call iterator __iter__().") return self def __next__(self): print("call iterator __next__().") if self.__count < len(self.__data): val = self.__data[self.__count] self.__count += 1 return val else: raise StopIteration