函数 (四) 迭代器和生成器

时间:2022-05-08
本文章向大家介绍函数 (四) 迭代器和生成器,主要内容包括一 迭代器、二 为何要有迭代器?什么是可迭代对象?什么是迭代器对象?、三 迭代器对象的使用、四 for循环、五 迭代器的优缺点、二 生成器、二 生成器就是迭代器、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

一 迭代器

一 迭代的概念

#迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢?
#迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复,因而不是迭代
    print('===>') 
    
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
    print(l[count])
    count+=1

二 为何要有迭代器?什么是可迭代对象?什么是迭代器对象?

 1 #1、为何要有迭代器?
 2 对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器
 3 
 4 #2、什么是可迭代对象?
 5 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__,如下
 6 'hello'.__iter__
 7 (1,2,3).__iter__
 8 [1,2,3].__iter__
 9 {'a':1}.__iter__
10 {'a','b'}.__iter__
11 open('a.txt').__iter__
12 
13 #3、什么是迭代器对象?
14 可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象
15 而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象
16 
17 文件类型是迭代器对象
18 open('a.txt').__iter__()
19 open('a.txt').__next__()
20 
21 
22 #4、注意:
23 迭代器对象一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象

三 迭代器对象的使用

 1 dic={'a':1,'b':2,'c':3}
 2 iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象,迭代器对象即有__iter__又有__next__,但是:迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
 3 iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
 4 
 5 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
 6 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
 7 print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
 8 # print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration,或者说结束标志
 9 
10 #有了迭代器,我们就可以不依赖索引迭代取值了
11 iter_dic=dic.__iter__()
12 while 1:
13     try:
14         k=next(iter_dic)
15         print(dic[k])
16     except StopIteration:
17         break
18         
19 #这么写太丑陋了,需要我们自己捕捉异常,控制next,python这么牛逼,能不能帮我解决呢?能,请看for循环

四 for循环

#基于for循环,我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
    print(dic[k])

#for循环的工作原理
#1:执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象iter_dic
#2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
#3: 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环

五 迭代器的优缺点

#优点:
  - 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
  - 惰性计算,节省内存
#缺点:
  - 无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
  - 一次性的,只能往后走,不能往前退

二 生成器

一 什么是生成器

#只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码

def func():
    print('====>first')
    yield 1
    print('====>second')
    yield 2
    print('====>third')
    yield 3
    print('====>end')

g=func()
print(g) #<generator object func at 0x0000000002184360> 

二 生成器就是迭代器

g.__iter__
g.__next__
#2、所以生成器就是迭代器,因此可以这么取值
res=next(g)
print(res)