Python迭代器的使用(Iterator)

本文介绍了Python中的迭代器和可迭代对象的概念,通过示例展示了如何将可迭代对象转化为迭代器并使用for循环遍历。同时,讨论了生成器的特性,包括通过yield关键字创建生成器以及生成器在迭代过程中的工作方式。最后,给出了一个使用yield实现斐波拉契数列的生成器函数示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

python中集合的数据类型有列表(list),元组(tuple),字典(dict),集合(set),字符串(str)等,这些都是可迭代的对象(Iterable),必须通过python内置方法iter()方法将这些可迭代的对象转化成迭代器对象,进而可以使用for循环进行遍历。下面通过isinstance()方法判断其具体的类型。代码如下:

这里写图片描述

执行结果如下:
这里写图片描述
我们证实了这些集合数据类型是Iterable对象,可以通过iter()方法将其转化成Iterator对象。

但是可迭代对象是怎样通过for循环遍历对象呢?
我们通过如下代码进行验证:
这里写图片描述
执行结果是
这里写图片描述
表明迭代器可以通过next()方法对迭代器进行遍历,当输出第六个结果是由于列表本身没有任何元素了,会抛出StopIteration 异常

接下来我们通过for循环对可迭代对象进行遍历:
这里写图片描述
下面代码与上面运行结果完全相同。证明for循环对可迭代对象进行遍历与下面代码本质上是一致的。
这里写图片描述

生成器:本身也是迭代器对象。
接下来我们创建生成器对象:

  1. ge = (x for x in range(1))

这将创建一个生成器对象,类似于列表解析,将外层用括号括起来,同样可以调用next()方法取值。

  1. 通过yield创建生成器对象

我们通过斐波拉契数列来定义一个函数说明yield,如果函数包含yield,则这个函数是一个生成器,当生成器对象每次调用next()时,遇到yield关键字会中断执行,当下一次调用next(),会从中断出开始执行。

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    print('0')
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a+b

        n += 1

data = fib(10)

for num in data:
    print(num)

执行结果如下:

0 1  1  2  3  5  8  13  21  34  55 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值