python3自学之路-笔记7

本文深入探讨Python中的迭代器与生成器概念,解释iter()和next()方法的使用,通过实例展示如何利用生成器实现斐波那契数列,强调生成器在节省内存方面的优势。

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Python3 迭代器与生成器

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:

a=['a','b','c','d','e']
b=iter(a)
for i in range(len(a)):
    print(next(b))

这段代码中b的类型为<class 'list_iterator'>

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=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

 

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