这篇文章将为大家详细讲解有关python迭代器与生成器作用是什么,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
python迭代器的用途:用next函数获取下一个元素,只能向前取值,不会后退。python生成器的用途:动态提供数据,调用return生成一个StopIteration异常,通知next(it)函数不再提供数据。
一、迭代器
什么是迭代器
迭代器是指用iter(可迭代对象)函数返回的对象(实例)
迭代器可以用next(it)函数获取可迭代对象的数据
迭代器函数:
iter(iterable)从可迭代对象中返回一个迭代器,iterable必须是一个能提供迭代器的可迭代对象
next(iterator)从迭代器iterator中获取下一条记录,如果无法获取下一条记录,则触发StopIteration异常
说明:
迭代器是访问可迭代对象的一种方式
迭代器只能向前取值,不会后退
用iter函数可以返回一个可迭代对象的迭代器
示例:
L = [2,3,4]或者 L = range(2,5) it = iter(L)#使用iter函数使it绑定一个迭代器对象 next(it)#返回2 next(it)#返回3 next(it)#返回4 next(it)#触发StopIteration异常
迭代器的用途:
迭代器对象能用next函数获取下一个元素
示例:
#此示例示意用迭代器来访问可迭代对象 #用for语句访问可迭代对象L L = [2,3,5,7] for x in L: print(x) #用while语句访问可迭代对象L it = iter(L) while True: try: x = next(L) print(x) except StopIteration: print('终止迭代,迭代器不能提供任何数据') break
二、生成器Generator(python2.5之后)
什么是生成器:
生成器是能够动态提供数据的对象(不是一次性生成从而不占据内存空间),生成器对象也是可迭代对象(实例)
生成器有两种:
生成器函数
生成器表达式
生成器函数定义:
含有yield语句的函数是生成器函数,此函数被调用时将返回一个生成器对象
yield语句
语法:yield 表达式
说明:yield用于def函数中,目的是将此函数作为生成器函数使用
yield用来生成数据,供迭代器next(it)函数使用
实例:
#此示例示意生成器函数的定义及示意 def myyield(): '''此函数为生成器函数''' yield 2#生成2 yield 3#生成3 yield 5#生成5 #用for语句访问myyield函数 for x in myyield(): print(x) #用迭代器访问 gen = myyield() it = iter(gen) next(it)
生成器函数说明:
(1)生成器函数的调用将返回一个生成器对象,生成器对象是一个可迭代对象
(2)在生成器函数调用return时会生成一个StopIteration异常来通知next(it)函数不再能提供数据
示例:
#写一个myinteger(n)函数 def myinteger(n): for x in range(n): yield x #for循环访问生成器 for x in myinteger(int(input('请输入整数:'))) print(x) #用迭代器访问 it = iter(myinteger(10)) while True: print(next(it))#到10时发生StopIteration错误
生成器表达式:
语法:(表达式 for 变量 in 可迭代对象 [if 真值表达式])
作用:用推导式的形式生成一个新的生成器
示例:
gen = (x**2 for x in range(1,4))#并没有生成数据 #gen = [x**2 for x in range(1,4)]#先在内存中生成数据 it = iter(gen) next(it)#1 next(it)#4 next(it)#9 next(it)#StopIteration
列表推导式和生成表达式的区别:
生成器是动态生成的,现用现生成,列表表达式是静态的。
示例:
L = [1,2,3,4] gen = (x for x in L)#gen绑定生成器 lst = [x for x in L]#lst绑定列表 L[1] = 222#改变原列表的第二个元素 for x in lst: print(x)#1 2 3 4不变 for x in gen: print(x)#1 222 3 4 ,第二个数是222
迭代工具函数:
迭代工具函数的作用是生成一个个性化的可迭代对象
函数:
zip( iter1 [,iter2,iter3,…])返回一个zip对象,此对象用于生成一个元组,此元组的个数由最小的可迭代对象决定
enumerate(iterable[,start])生成带索引的枚举类型,返回迭代类型为索引-值队(index,value)对,默认索引从零开始,也可以使用start绑定
示例1:
numbers = [10086,10000,10010,95588] names = ['中国移动','中国电信','中国联通'] for x in zip(numbers,names): print(x) #生成元组: #(10086,'中国移动') #(10000,'中国电信') #(10010,'中国移动') #for n,a in zip(numbers,names): #print(n,a) #d = dict(zip(names,number))生成字典 #for x in zip(range(10),numbers,names): # print(x)x为三个对象组成的一个元组
示例2:
#实现机制 def myzip(iter1,iter2): it1 = iter(iter1) it2 = iter(iter2) while True: x = next(it1) y = next(it2) yield (x,y) for x in myzip(range(100),range(50)) #示例3: names = list('string') for x in enumerate(names,start = 100): print(x)#指定start会使索引从start开始 #(1000,'s') (101,'t')..返回元组的索引-值对,默认索引从0开始 #index = element = x #print('索引是',index,'对应的元素是',element)
关于python迭代器与生成器作用是什么就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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