Python迭代器iterator生成器generator使用解析

2023-08-10 11:16:04 67

1.迭代

根据记录的前面的元素的位置信息去访问后续的元素的过程-遍历迭代

2.可迭代对象iterable

如何判断可迭代对象的3种方式

能够被迭代访问的对象forin
常用可迭代对象-listtuplestr
fromcollectionsimportIterable
isinstance(obj,Iterable)

3.可迭代对象

可迭代对象通过__iter__方法提供一个可以遍历对象中数据的工具-迭代器

iter(可迭代对象)可以获取可迭代对象的迭代器

通过迭代器可以迭代访问数据

next(迭代器)=====迭代器对象.__next__()

可迭代对象的本质提供了一个迭代器(遍历可迭代对象中的数据)

如何获取可迭代对象中的迭代器迭代器对象=iter(可迭代对象)

如果通过迭代器访问可迭代对象中下一个元素元素的值＝next(迭代器对象)

如果迭代器遍历完成抛出停止迭代－异常StopIteration

如果需要实现一个迭代器就需要实现__next__()

4.迭代器iterator

--迭代器访问可迭代对象中数据判断对象是否是迭代器类型

fromcollectionsimportIterator
isinstance(obj,Iterator)

自己实现

迭代器本身也是可迭代对象__iter__()提供迭代器(self)

下一个元素的值=next(迭代器)=====>__next__()

实现一个可迭代对象

fromcollectionsimportIterable
fromcollectionsimportIterator
importtime


classMylistIterator(object):
"""这是Mylist类型的对应迭代器类型"""
def__init__(self,data):
#需要被便利的数据
self.data=data
#保存用户访问的位置
self.index=0

def__iter__(self):
"""python规定迭代器是一种可迭代对象"""
returnself

def__next__(self):
"""next(ml_iterator)相当于调用迭代器对象的.__next__()"""
ifself.index
用迭代器完成斐波那契数列（难点在next）


"""兔子队列某一项的值是前两项的和
112358
"""

classFib(object):
def__init__(self,n):
"""初始化操作"""
#n代表数列的长度
self.n=n

#下标记录
self.index=0

self.number1=0
self.number2=1

def__iter__(self):
returnself

def__next__(self):
"""ｎｅｘｔ(迭代器)＝＝＝.__next__()"""
ifself.index
5.生成器generator


生成器是一种特殊的迭代器---是迭代器,并且有自己的特点


1创建生成器表达式[]----》（xforxinrange(100)）


2生成器函数


凡是有yield关键字的函数都不是普通函数了而是生成器函数
#列表推导式
lis=[xforxinrange(10)]
print(lis)

#生成器表达式中括号变圆括号
data=(xforxinrange(10))
print(data)
#遍历data
foriindata:
print(i)
结果：
[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
at0x02AE7120>
1
3
5
7
9
6.yield关键字的作用


挂起当前函数将后面表达式的值返回到调用生成器的地方


接收数据并唤醒当前函数并且紧接着上次运行的地址继续执行
7.唤醒生成器的两种方式


生成器.send("数据")


next(生成器)===生成器.send(None)
在第一次调用生成器对象的是必须使用next()


在后续的情况下send和next可以混用
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