Zhong__Python迭代器/生成器

时间：2020.12.11

环境：Python3

目的：迭代器/生成器学习

说明：

作者：Zhong QQ交流群：121160124 欢迎加入！

 

迭代器

迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

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完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器

import sys

# 定义一个列表
ls = ["a","b"]

# 创建迭代器对象
iter_obj = iter(ls)

# 查看类型
print(type(iter_obj))  # <class 'list_iterator'>

# # 输出迭代器的下一个元素
# print(next(iter_obj))  # a
#
# # 输出迭代器的下一个元素
# print(next(iter_obj))  # b
#
# # 输出迭代器的下一个元素
# print(next(iter_obj))  # StopIteration

while True:
    try:
        print(next(iter_obj))
    except StopIteration:
        sys.exit()

 

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。

__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

__next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
    def __next__(self):

        x = self.a
        self.a += 1
        return x

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

print(next(myiter))  # 1
print(next(myiter))  # 2
print(next(myiter))  # 3  
print(next(myiter))  # 4
print(next(myiter))  # 5

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

 

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

import sys

def fibonacci(n):  # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n):
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1

f = fibonacci(10)  # f 是一个迭代器，由生成器返回生成

while True:
    try:
        print(next(f), end=" ")  # 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 
    except StopIteration:
        sys.exit()

 

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