Python3 迭代器与生成器
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2024-08-10
迭代器
迭代是 Python 最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
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。
迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()
字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器
my_list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(my_list) # 创建迭代器对象
print(next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
# 1
print(next(it))
# 2迭代器对象可以使用常规 for 语句进行遍历
my_list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(my_list) # # 创建迭代器对象
for x in it:
print(x)
# 1
# 2
# 3
# 4也可以使用 next() 函数
import sys # 引入 sys 模块
my_list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(my_list) # # 创建迭代器对象
while True:
try:
print (next(it))
except StopIteration:
sys.exit()
# 1
# 2
# 3
# 4创建迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__()
如果你已经了解的面向对象编程,就知道类都有一个构造函数,Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行
__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成
__next__() 方法(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象
创建一个返回数字的迭代器,初始值为 1,逐步递增 1
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter)) # 1
print(next(myiter)) # 2
print(next(myiter)) # 3
print(next(myiter)) # 4
print(next(myiter)) # 5StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代
在 20 次迭代后停止执行
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
if self.a <= 20:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
print(x)生成器
在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)
跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器
在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行
调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象
以下实例使用 yield 实现斐波那契数列:
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()
# 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55