Python迭代器和生成器

可迭代物件，顧名思義，即該物件可迭代，與迭代器的區別在於，物件內部未實現__next__的方法，僅僅實現了__iter__的方法，而迭代器中兩者均有實現。

可使用函式 isinstance(物件名，iterable)來判斷是否為可迭代物件。

迭代器與可迭代物件的區別在於，其中內部實現了__next__的方法，next方法用於定製for迴圈時具體的返回值及返回順序以及處理stopiteration異常等。迭代器中next方法與iter方法必須同時存在，不可分割，iter相當於可迭代的標識。

可使用函式isinstance(物件名，iterator）判斷是否為迭代器。

迭代器常用函式有：iter(obj) 和 next()，其中iter為建立乙個迭代器物件，傳入的物件一般為可迭代物件，如列表，字串等等，next()函式為輸出迭代器中的元素，且只能往前不能退後。

自己建立迭代器實現斐波那契數列，例子：

class
myiter
:def
__iter__
(self)
: self.a =
0 self.b =
1return self
def__next__
(self)
:if self.a <=20:
self.a, self.b = self.b, self.b+self.a
return self.a
else
:raise stopiteration
a = myiter(
)for each in a:
print
(each)

在python中，使用了 yield 的函式被稱為生成器（generator），它是可以返回乙個迭代器的函式。功能是：在呼叫生成器執行的過程中，每次遇到 yield 時函式會暫停並儲存當前所有的執行資訊，返回 yield 的值, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續執行。

用生成器來實現斐波那契數列例子：

import sys
deffibo
(n):
# 生成器函式 - 斐波那契
a, b, count =0,
1,0while
true:if
(count > n)
:raise stopiteration
yield a #每次遇到yield函式暫停，返回a，在下一次呼叫next時，從下面的語句繼續執行
a, b = b, a + b
count +=
1f = fibo(20)
# f 是乙個迭代器，由生成器返回生成
while
true
:try
:print
(next
(f), end=
" ")
except stopiteration:
sys.exit(
)

Python迭代器和生成器

Python迭代器和生成器

Python迭代器和生成器

python 迭代器和生成器

相關推薦