python基础8 -----迭代器和生成器
迭代器和生成器
一、迭代器
1、迭代器协议指的是对象必须提供一个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)
2、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)
3、协议是一种约定,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具(如for循环,sum,min,max函数等)使用迭代器协议访问对象。
4、迭代器的优缺点:
优点:不依赖于索引取;惰性计算,节省内存。
缺点:不如按照索引的取值方便;一次性取值,只能往后取不能往前退;无法获取长度。
5、迭代器的应用:1.提供了一种不依赖索引的统一的迭代方法
2 .惰性计算,比如取文件的每一行
注:迭代的含义:重复操作,下一次重复操作的对象是基于上一次重复操作的结果。
迭代器既有__iter__又有一个__next__方法而可迭代对象只有__iter__方法
二、生成器
1、什么是生成器:
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),所以生成器就是迭代器
2、生成器的应用:
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,以便下次从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、yield的功能:
1.与return类似,都可以返回值,但不一样的地方在于yield返回多次值,而return只能返回一次值
2.为函数封装好了__iter__和__next__方法,把函数的执行结果做成了迭代器
3.遵循迭代器的取值方式obj.__next__(),触发的函数的执行,函数暂停与再继续的状态都是由yield保存的
4、send的功能:
1.生成器函数最大的特点是可以接受外部传入的一个变量,并根据变量内容计算结果后返回。
2.案例:
![](https://images2015.cnblogs.com/blog/1168192/201706/1168192-20170619195628163-1276676308.png)
![](https://images2015.cnblogs.com/blog/1168192/201706/1168192-20170619195855273-887589600.png)
执行流程:1.通过g.send(None)或者next(g)可以启动生成器函数,并执行到第一个yield语句结束的位置。此时,执行完了yield语句,但是没有给receive赋值。
yield value会输出初始值0(注意:在启动生成器函数时只能send(None),如果试图输入其它的值都会得到错误提示信息。)
2.通过g.send('aaa'),会传入aaa,并赋值给receive,然后计算出value的值,并回到while头部,执行yield value语句有停止。此时yield value会
输出"got: aaa",然后挂起。
3.通过g.send(3),会重复第2步,最后输出结果为"got: 3"
4.当我们g.send('e')时,程序会执行break然后推出循环,最后整个函数执行完毕,所以会得到StopIteration异常。
5、生成器总结:
1.是可迭代对象
2.实现了延迟计算,省内存啊
3.生成器本质和其他的数据类型一样,都是实现了迭代器协议,只不过生成器附加了一个延迟计算省内存的好处,其余的可迭代对象可没有这点好处,记住喽!!!
6、生成器的优点
1.实现了延迟计算,节省了内存空间。一次返回一个结果,也就是说,它不会一次生成所有的结果,这对于大数据量处理,将会非常有用。
2.生成器还能有效提高代码可读性三、三元表达式
1、三元表达式格式:为真时的结果 if 判定条件 else 为假时的结果
四、列表解析
1、什么是列表解析
简单来说,列表解析(list comprehension)提供了一种优雅的生成列表的方法,能用一行代码代替十几行代码,而且不损失任何可读性,而且,性能还快很多很多。
2、语法格式:[expr for iter_var in iterable] 或 [expr for iter_var in iterable if cond_expr]
说明:第一种语法:首先迭代iterable里所有内容,每一次迭代,都把iterable里相应内容放到iter_var中,再在表达式中应用该iter_var的内容,最后用表达式的计算 值生成一个列表。
第二种语法:加入了判断语句,只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter_var中,再在表达式中应用该iter_var的内容,最后用表达式的计算值生成 一个列表。
五、生成器表达式
1、生成器表达式定义
成器表达式并不真正的创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目"产生"(yield)出来。生成器表达式使用了"惰性计算"或称作"延时求值"的机制。序列过长,并且每次只需要获取一个元素时,应该考虑生成器表达式而不是列表解析。
2、生成器表达式语法
(expression for iter_val in iterable)
(expression for iter_val in iterable if cond_expr)
3、总结:1.把列表解析的[]换成()得到的就是生成器表达式
2.列表解析与生成器表达式都是一种便利的编程方式,只不过生成器表达式更节省内存
3.Python不但使用迭代器协议,让for循环变得更加通用。
eg:sum(x ** 2 for x in xrange(4))
补充:查看一个元素是迭代器还是可迭代对象的方法
from collections import Iterable,Iterator
str1='hello'
print(isinstance(str1,Iterable)) #如果输出结果为True则是可迭代对象。
lambda表达式格式:lambda x : 计算式