【python练习】迭代器和生成器

最新推荐文章于 2025-05-26 18:10:51 发布

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本文探讨了Python中的迭代器概念，特别是生成器的使用。生成器是一种特殊的迭代器，具备节省内存和延迟计算的特性。通过示例介绍了生成器如何实现__next__()方法以及利用send()方法进行交互。

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迭代器：

from collections import Iterable
from time import sleep


# 判断是否是一个可迭代的对象
# print(isinstance([11, 22], Iterable))

class Classmate(object):

    def __init__(self):
        self.names = list()
        self.num = 0

    def add_name(self, name):
        self.names.append(name)

    # 迭代器--->有__iter__和__next__两个方法的类叫迭代器
    def __iter__(self):
        """如果想要一个对象成为一个 可迭代的对象，即 可以使用for，则必须实现__iter__方法"""
        # 返回时 自动创建Classiterator对象，并把Classmate类中的self传递给Classiterator，执行Classiterator中的next方法
        return self  #  返回自己本身

    def __next__(self):
        if self.num < len(self.names):
            re = self.names[self.num]
            self.num += 1
            return re
        else:
            raise StopIteration


if __name__ == '__main__':
        classmate = Classmate()
        classmate.add_name("老王")
        classmate.add_name("老徐")
        classmate.add_name("老张")

        for name in classmate:
            print(name)
            sleep(1)

生成器：一个特殊的迭代器

def filbo(all_num):
    a, b, count = 0, 1, 0
    while count < all_num:
        # 函数中带有yield语句 这个就不再是函数，则为生成器的模板，当执行时，遇到yield时，执行暂停，等到下次再次执行的时候，从暂停处继续向下运行
        yield a
        a, b = b, a+b
        count += 1
# 如果在调用filbo时，发现函数中有yield时，怎不再是调用函数，而是创建一个生成器对象
f = filbo(10)

for i in f:
    print(i)

生成器中的__next__() 和 send()：

def filbo(all_num):
    a, b, count = 0, 1, 0
    while count < all_num:
        ret = yield a
        print(ret)
        a, b = b, a + b
        count += 1


# 如果在调用filbo时，发现函数中有yield时，怎不再是调用函数，而是创建一个生成器对象
f = filbo(10)
# 执行到yield时，a = 0 的值传递给f.__next(),之后程序暂停
a = f.__next__()
print(a)
# 再次执行时，从上次暂停的位置继续运行，即先把"$$$$$$$$$$$$"传给ret后，直至再次运行到yield时，a = 1 的值传递给f.send()
b = f.send("$$$$$$$$$$$$")
print(b)

运行结果：