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python迭代器與生成器有什么區別

發布時間:2021-06-15 14:14:42 來源:億速云 閱讀:258 作者:chen 欄目:開發技術

本篇內容介紹了“python迭代器與生成器有什么區別”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

一、迭代器

迭代器就是iter(可迭代對象函數)返回的對象,說人話.......可迭代對象由一個個迭代器組成

可以用next()函數獲取可迭代對象的數據

迭代是訪問集合元素的一種方式(因為集合是無序的,所以不能索引),naxt(集合),

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問,直到所有元素被訪問結束,迭代器只能往前不會往后退

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象,迭代器只能一個一個出,前一秒還沒有這個值,等到next()的時候才生成

迭代器有兩個基本方法:iter()和next()

  • iter()  生成一個迭代器

  • next()  從迭代器中獲取寫一條記錄,如果無法獲取寫一條記錄,則觸發StopIteration異常

有序序列:字符串、列表、元組對象都可用于創建迭代器

L = [1,2,3,4]
it = iter(L)    #創建迭代器對象
print(next(it)) #輸出迭代器的寫一個對象
print(next(it))

迭代器對象使用for語句進行遍歷

li = [5,6,7,8]
it = iter(li)
for x in it: 
    print(x,end = ' ')

迭代器對象使用while語句進行遍歷

lis = [7,8,9,0]
it = iter(lis)
while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        break

二、生成器

在python中,使用了yield的函數被稱為生成器(generator)此函數被調用時返回一個生成器對象

生成器是一個返回迭代器的函數,生成器 生成 迭代器對象,只能用來迭代操作

生成器能讓函數停下下,想進想出,很隨便,前一秒數據根本不存在,這一秒推算出來的

在調用生成器運行的過程中,每次遇到yidld時函數會停下來,返回yield的值,相當于print返回print的值一樣

并在下一次執行next()方法或者寫一次循環時從當前位置繼續運行(繼續打印下一個值)

生成器用于函數中,會把函數當做生成器來使用,函數出一個值,主函數調取一個值

生成器調用return會觸發一個StopIteration異常

普通方法生成菲波那切數列

def fun(n):
    a,b,c = 0,1,0
    while c<n:
        print(b)    # 打印菲波那切數列
        a,b = b,a+b
        c +=1

fun(10)

用生成器的方法生成菲波那切數列

def fun(n):
    a,b,c = 0,1,0
    while c<n:
        yield b     # 生成器
        a,b = b,a+b
        c +=1

# print(fun(10))# <generator object fun at 0x000001ED43A48A40>
t = fun(10)    # t是一個迭代器,由生成器返回生成
print(next(t))  # 1
print(next(t))  # 1
print("中間可以插入代碼")  # 中間可以插入代碼
print(next(t))  # 2
print(next(t))  # 3

for i in t:
    print(i)
# 8
# 13
# 21
# 34
# 55

print(fun(10))

# <generator object fun at 0x000001ED43A48A40>  

# 這是一條內存,你要用函數來訪問里面的值,next(fun(10))

生成器表達式:

  • 語法:(表達式 for 變量 in 可迭代對象 [if 真值表達式])   []里的內容可以省略

  • 作用:用推導式的形式生成一個新的生成器,要取值的時候,要iter變成迭代器,用next取值

  • 優點:不占用內存空間

迭代工具函數:生成一個個個的可迭代對象

gen = (x**2 for x in range(1, 4))
it = iter(gen)  # 轉成生成器
next(it)  # 1
next(it)  # 4
next(it)  # 9
next(it)  # StopIteration

三、生成器函數

3.1、zip(可迭代對象1,可迭代對象2......)

返回一個zip對象,此對象用于生成元組,元組的個數由最小的可迭代對象決定

numbers = [10086,10000,10010,95586]
names = ['中國移動','中國聯通','中國電信']
for t in zip(numbers,names):
    print(t)

#(10086, '中國移動')
#(10000, '中國聯通')
#(10010, '中國電信')

自定義zip函數

def myzip(iter1,iter2):
    it1 = iter(iter1)   # 拿出一個迭代器
    it2 = iter(iter2)
    while True:
        a = next(it1)
        b = next(it2)
        yield (a,b)

numbers = [10086,10000,10010,95586]
names = ['中國移動','中國聯通','中國電信']
for t in myzip(numbers,names):
    print(t)
# (10086, '中國移動')
# (10000, '中國聯通')
# (10010, '中國電信')

3.2、enumerate(iterable[,start])

生成帶索引的枚舉對象,返回迭代類型為索引-值對(index,value)對, 默認索引從零開始,也可以使用start綁定

names = ['中國移動', '中國電信', '中國聯通']
for x in enumerate(names):  #生成迭代器
    print(x)
def myenumerate(iterable):
    it = iter(iterable)
    i = 0
    while True:
        a = next(it)
        yield(i,a)
        i += 1
#(0, '中國移動')
#(1, '中國電信')
#(2, '中國聯通')

“python迭代器與生成器有什么區別”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!

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