Python当歌(六):迭代器、生成器
迭代器
迭代的概念
迭代器即迭代的工具,那什么是迭代呢?
迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值
while True: #只是单纯地重复,因而不是迭代
print('===>')
l=[1,2,3]
count=0
while count < len(l): #迭代
print(l[count])
count+=1
理解迭代器
(1)为何要有迭代器?
对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器
(2)什么是可迭代对象?
可迭代对象指的是内置有iter方法的对象,即obj.iter,如下
'hello'.__iter__
(1,2,3).__iter__
[1,2,3].__iter__
{'a':1}.__iter__
{'a','b'}.__iter__
open('a.txt').__iter__
(3)什么是迭代器对象?
可迭代对象执行obj.iter()得到的结果就是迭代器对象
而迭代器对象指的是即内置有iter又内置有next方法的对象
文件类型是迭代器对象
open('a.txt').__iter__()
open('a.txt').__next__()
(4)注意:
迭代器对象一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象
迭代器对象的使用
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象,迭代器对象即有__iter__又有__next__,
但是:迭代器.iter()得到的仍然是迭代器本身
iter_dic.__iter__() is iter_dic #True
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration,或者说结束标志
有了迭代器,我们就可以不依赖索引迭代取值了
iter_dic=dic.__iter__()
while 1:
try:
k=next(iter_dic)
print(dic[k])
except StopIteration:
break
这么写太丑陋了,需要我们自己捕捉异常,控制next,python这么牛逼,能不能帮我解决呢?能,请看for循环
for循环
基于for循环,我们可以完全不再依赖索引去取值了
dic={'a':1,'b':2,'c':3}
for k in dic:
print(dic[k])
for循环的工作原理
1:执行in后对象的dic.iter()方法,得到一个迭代器对象iter_dic
2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
3: 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
迭代器的优缺点
优点:
- 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
- 惰性计算,节省内存
缺点:
- 无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
- 一次性的,只能往后走,不能往前退
生成器
什么是生成器
通函数用 return 返回一个值,和 Java 等其他语言是一样的,然而在 Python 中还有一种函数,用关键字 yield 来返回值,这种函数叫生成器函数,函数被调用时会返回一个生成器对象,生成器本质上还是一个迭代器,也是用在迭代操作中,因此它有和迭代器一样的特性,唯一的区别在于实现方式上不一样,后者更加简洁。
最简单的生成器函数:
func 就是一个生成器函数,调用该函数时返回对象就是生成器 g ,这个生成器对象的行为和迭代器是非常相似的,可以用在 for 循环等场景中。注意 yield 对应的值在函数被调用时不会立刻返回,而是调用next方法时(本质上 for 循环也是调用 next 方法)才返回
那为什么要用生成器呢?显然,用生成器在逼格上要比迭代器高几个等级,它没有那么多冗长代码了,而且性能上一样的高效,为什么不用呢?来看看用生成器实现斐波那契数列有多简单。
生成器表达式
生成器表达式是列表推倒式的生成器版本,看起来像列表推导式,但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。
作者:废权
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