4.迭代器(iterator)与生成器(generator)

合集 - python基础(13)

1.1.f-string的深入学习02-012.2.格式化输出02-013.3.python容器推导公式01-28

4.4.迭代器(iterator)与生成器(generator)01-30

5.5.return与yield01-306.6.python函数——参数传递、参数类型与匿名函数01-307.7.函数传参高级用法——map和filter01-318.8.python模块02-029.9.python的读写操作01-2710.10.Numpy库学习02-1011.11.pandas学习02-1412.12.pip使用方法02-1613.13.python中拷贝03-03

收起

1. 可迭代对象
（1）列表、元组、字符串：有序，这些数据全在内存中，能够进行切片和随机读取，很占内存资源。
（2）字典、元组：无序，同上。
2.迭代器（iterator）
定义：迭代器是一个实现了 iter() 和 next() 方法的对象，采用类进行定义或者采用内置函数iter()对可迭代对象进行转换。
特点：逐个访问元素；占用内存资源少；只能循环使用一次。
适用范围：流式处理、在处理大型文件数据能减少内存的占用。
实质：迭代器的实质就是循环调用文件中的数据，
创建方法：(1)iter()：用iter()对python的可迭代对象进行创建iter(list_1)
（2）采用类中的__iter__和__next__方法进行创建自己所需的迭代器。

3. 生成器generator
定义：生成器是一种特殊的迭代器，它使用了更简洁的语法——通过函数定义而不是类。生成器函数使用yield关键字返回数据，每次调用yield时，函数的状态会被冻结，直到下一次从生成器请求下一个值。
创建方法：采用函数的方式，返回采用yield

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"""
Created on 2025.1.3
content:
    迭代器和生成器的学习与运用
"""
# 1. 可迭代对象：列表、元组
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
tuple1 = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
 
## 2. 迭代器iterator
"""
1.迭代器采用iter()函数从可迭代对象进行创建，但对于已经存在与内存中的可迭代对象采用这种方式转换为迭代器，
其内存的优化并不明显，但是在某些情况下可以实现输入数据形式的统一（比如都采用迭代器的数据形式）。
2.迭代器采用next()函数进行调用,每次调用只会获取迭代器中的一个值
3.迭代器只能被调用一次，调用完后就会被清空
4.实质迭代器就是循环调取文件值的一个循环过程。
"""
gen1 = iter(list1)
a = next((gen1))  # 采用next()函数获取迭代器中的一个值,且这个值被清空。
for i in gen1:    # 在使用for循环时，前面迭代器中被调用了的一个值就被删除了，且循环一次就被清空。
    print(i)
 
with open(r"study_file\test_1.txt", 'r') as file:
     for line in file:  # 处理每一行
        print(line)
## 3. 生成器：一种特殊的迭代器，采用yield关键字，返回一个生成器对象
"""
生成器采用函数进行定义，函数返回值采用yield关键字返回
也可以采用推导公式generator = (i for i in range(10))进行创建。
"""
# 创建了一个生成器 gen()这个gen()的作用是每次输出一个值，且值需要通过next()或者外部循环进行获取。
def gen():
    for i in range(10):
        yield i
x = gen()
print(next(x))
for i in gen():
    print(i)