首页 > 代码库 > Python高手之路【九】python基础之迭代器与生成器
Python高手之路【九】python基础之迭代器与生成器
迭代器与生成器
1、迭代器
迭代器是访问集合元素的一种方式。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,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件
特点:
- 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 便于循环比较大的数据集合,节省内存
>>> a = iter([1,2,3,4,5])
>>> a
<list_iterator object at 0x101402630>
>>> a.__next__()
1
>>> a.__next__()
2
>>> a.__next__()
3
>>> a.__next__()
4
>>> a.__next__()
5
>>> a.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
2、生成器
一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器;
def func():
yield 1
yield 2
yield 3
yield 4
上述代码中:func是函数称为生成器,当执行此函数func()时会得到一个迭代器。
>>> temp = func()
>>> temp.__next__()
1
>>> temp.__next__()
2
>>> temp.__next__()
3
>>> temp.__next__()
4
>>> temp.__next__()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
3、实例
a、利用生成器自定义range
def xrange(n): start = 0 print(start) while True: if start > n : return yield start start += 1 obj = xrange(4) n1 = obj.__next__() n2 = obj.__next__() n3 = obj.__next__() n4 = obj.__next__() n5 = obj.__next__() n6 = obj.__next__() print(n1,n2,n3,n4,n5,n6)
b、利用迭代器访问range
Python高手之路【九】python基础之迭代器与生成器
声明:以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任,若内容有误或涉及侵权可进行投诉: 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。