python之迭代器和生成器

要將生成器，先講一下列表生成式。

列表生成式

如果我們要建立乙個有規律的列表，比如說1-10：

# list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
list1 = [i for i in range(1,11)] # 列表生成式
print(list1)
print(list1[2])

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
3

如果我們想要的是[1,4,9,16…]呢？我們也可以用列表生成式很方便的得到：

list1 = [x * x for x in range(1,11)]

甚至我們可以定義乙個對應函式f，於是有：

list1 = [f(x) for x in range(1,11)]

生成器

我們可以發現，第一段**中，用列表生成式生成了list1，並且可以用index來訪問其中的值。那麼我們將方括號改為圓括號試一下：

list1 = (x for x in range(1,11))
print(list1)
print(list1[2])

at 0x02f26470>
traceback (most recent call last):
file "listcomprehensions.py", line 6, in print(list1[2])
typeerror: 'generator' object is not subscriptable

我們發現，list1不再是列表，而是乙個生成器物件(generator object)，並且不可以用下表來訪問，那我們改怎麼訪問呢？

list1 = (x for x in range(1,11))
print(list1)
for i in list1:
print(i)

我們可以用for迴圈來獲取每乙個值。

為什麼要使用生成器呢？通過列表生成式，我們可以直接建立乙個列表。但是，受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的。而且，建立乙個包含100萬個元素的列表，不僅占用很大的儲存空間，如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素，那後面絕大多數元素占用的空間都白白浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素呢？這樣就不必建立完整的list，從而節省大量的空間。在python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為生成器（generato

r）。

list1 = (x for x in range(1,11))
print(list1)
print(list1.__next__())
print(list1.__next__())
print(list1.__next__())
print("break...")
print(list1.__next__())
print(list1.__next__())
print(list1.__next__())

根據上面**，我們知道，生成器會記錄之前的狀態，即使我們中斷了，再次呼叫它的next方法時，依舊會繼續上次的執行。

注意生成器的兩點：

1.只有next方法，只能往前走，不能後退；

2.只能一步步前進，不能跨大步，不能用index訪問。

將函式改為生成器

def fib(x):
n,a,b = 0,1,1
while n < x:
print(a) 
a, b = b, a + b
n += 1

上面的**可以輸出指定長度的斐波拉契數列，它離生成器只有一步之遙，下面我們就將其改為生成器。

def fib(x):
n,a,b = 0,1,1
while n < x:
# print(a) 
yield a
a, b = b, a + b
n += 1
g = fib(10)
print(g)
for x in g:
print(x)

上面我們同樣可以輸出指定長度的數列。生成器的結束條件有三種：

1.遇到yield關鍵字

2.遇到return

3.函式執行完

import time
def consumer(name):
print("%s prepare to eat cake" % name)
while true:
cake = yield
print("cake [%s] is ate by [%s]" % (cake,name))
def producer(name):
c = consumer("rose")
c.__next__()
print("[%s] prepare to make cake..." % name)
for i in range(1,11):
time.sleep(1)
print("[%s] has made a cake[%s]" % (name,i))
c.send(i)
producer("jack")

可迭代物件的定義：

1.可以直接作用於for迴圈的資料型別，如list，str，tuple…

2.生成器，包括帶yield的生成器函式。

這些可直接作用於for迴圈的物件統稱為可迭代物件（iterable）

我們可以用isinstance來判斷是否是可迭代物件（collections快廢棄了）。

from collections import iterable
print(isinstance(,iterable)) # true
print(isinstance("abc",iterable)) # true
print(isinstance(10,iterable)) # false
print(isinstance((x for x in range(10)),iterable)) # true

迭代器的定義：可以被next()函式呼叫並不斷返回下乙個值的物件稱為迭代器。

注意：1.生成器一定是迭代器

2.迭代器一定是可迭代物件

3.可迭代物件不一定是迭代器(可以作用於for迴圈但是沒有next方法)

from collections import iterator
print(isinstance(,iterator)) # false
print(isinstance("abc",iterator)) # false
print(isinstance(10,iterator)) # false
print(isinstance((x for x in range(10)),iterator)) # true

將可迭代物件變為迭代器

我們可以使用iter方法將可迭代物件變為迭代器：

from collections import iterator
print(isinstance(iter(),iterator)) # true
print(isinstance(iter("abc"),iterator)) # true

iterator物件表示乙個資料流，可以不斷的用next方法獲取下乙個資料，但是我們無法獲取其長度，它的計算是惰性的，只有在需要時才會計算下乙個資料。

python之迭代器和生成器

python之生成器和迭代器

python之生成器和迭代器

PYTHON之迭代器和生成器

python之迭代器和生成器

python之生成器和迭代器

python之生成器和迭代器

PYTHON之迭代器和生成器

相關推薦