python中的生成器（generator）总结_python generator

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2301_82242650/article/details/138978356

最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

def fib():
    a,b = 0,1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

f = fib()
print (f, next(f),next(f),next(f))
#<generator object fib at 0x7f89769d1fa0> 0 1 1

如上例，第一次输出f，它就是一个generator，之后每次next，它就执行到yield a。

当然其实平常很少用到next()，我们直接用for循环就可以遍历一个generator，其实for循环的内部实现就是不停调用next()。

生成器可以避免不必要的计算，带来性能上的提升；而且会节约空间，可以实现无限循环（无穷大的）的数据结构。

2.可迭代对象(Iterable)和迭代器(Iterator)的概念

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

包括集合数据类型（list、tuple、dict、set、str等）和生成器（generator）。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象。

'''
学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：725638078
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
>>>from collections import Iterable
>>> isinstance([],Iterable)
True
>>> isinstance({},Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)),Iterable)
True
>>> isinstance(100,Iterable)
False

迭代器：Iterator。

它表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。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。Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

生成器（generator）都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]),Iterator)
True
>>> isinstance( iter('abc'),Iterator)
True

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1,2,3,4,5]:
    pass

实际上完全等价于：

'''
学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：725638078
寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！
'''
#首先获得Iterator对象:
it= iter([1，2，3，4，5])#循环:
while True:
    try:
        #获得下一个值:
        x = next(it)
    except StopIteration:
        #遇到StopIteration就退出循环
        break

3.itertools模块

python的内置模块itertools提供了用于操作迭代对象的函数，非常方便实用。举一个例子：

i****slice(iterable, [start, ] stop [, step]):

创建一个迭代器，生成项的方式类似于切片返回值： iterable[start : stop : step]，将跳过前start个项，迭代在stop所指定的位置停止，step指定用于跳过项的步幅。与切片不同，负值不会用于任何start，stop和step，如果省略了start，迭代将从0开始，如果省略了step，步幅将采用1.

from itertools import islice

def fib():
    a, b = 0,1


![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210511152217670.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poaWd1aWd1,size_16,color_FFFFFF,t_70)

**感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的：**



①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）




**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**

**[需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取](https://bbs.youkuaiyun.com/topics/618317507)**

**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**