详解 Python 中的迭代器 与 生成器

迭代器概述:

迭代是访问集合元素的一种方式, 迭代器是一个可以记住遍历位置的对象.

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问, 直到所有的元素被访问结束, 迭代器只能往前不会后退

判断一个对象是否可以迭代:

可以使用 isinstance()来判断一个对象是否是 Interable 对象

• from collections import Iterable
• isinstance([], Iterable)  # []是要判断的数据类型或对象

可迭代对象的本质:

可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器, 我们在迭代一个可迭代对象时, 实际上是先获取该对象提供的一个迭代器, 然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据

如果想要一个对象成为: 一个可迭代对象, 那么必须实现__iter__方法

调用 iter(obj) 函数的时候, 只要__iter__方法返回一个迭代器即可(可以是自己, 也可以是其他对象)但要保证是一个迭代器, 即包含__iter__和__next__方法)

一个实现了__iter__方法和__next__方法的对象，就是迭代器

iter() 函数 与 next() 函数:

我们可以通过 iter() 函数获取可迭代对象的迭代器。然后对获取到的迭代器不断使用 next() 函数来获取下一条数据。iter() 函数实际上就是调用了可迭代对象的__iter__方法。

判断对象是否是一个迭代器:

可以使用instance() 判断一个对象是否是一个迭代器 Iterator

• from collections import Iterator
• isinstance([], Iterator)  # []是要判断的对象

 

生成器:

生成器  是一类 特殊的迭代器

创建生成器的方法:

• L = (x for x in range(10))

使用了yield关键字的函数不再是函数, 而是生成器, 简单来说, 只要在函数体内有 yield 关键字的就是生成器

yield 关键字有两点作用:

• 保存当前运行的状态( 断点 ), 然后暂停执行, 即将生成器挂起
• 将 yield 关键字后面的表达式的值作为返回值, 相当于return的作用
• 可以使用 next() 函数让生成器从断点处继续执行, 即唤醒生成器
• 还有一种唤醒方法: 生成器对象.send(): send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据, 然后让一个变量来接收, 例如: f.send('hello')---->temp = yield a, 那么此时temp指向了hello, 传入的数据也可以是None