生成器
帶有 yield 的函式在 python 中被稱之為 generator（生成器）
def xragns(): #定義函式生成器
print('小伙'
)
yield ('
好') #
加上yield就會生成乙個生成器
print('
python')
yield('
hao'
)
print('程式設計'
)
yield('
hao'
)x = xragns() #
執行函式生代器僅僅是獲得內部不會執行
ret = x.__next__() #
生成器的next方法才會向下執行 執行函式尋找下乙個yield
(ret)
ret = x.__next__() #
第二次執行會回到上次跳出的位置想下執行
(ret)
ret = x.__next__
()print(ret)
迭代器
迭代器是訪問集合元素的一種方式。迭代器物件從集合的第乙個元素開始訪問，知道所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不能後退
ef xrange(n): #定義乙個函式
start =0
while true: #
while迴圈
if start > n: #
判斷如果值小於n
return
yield start #
生成器退出
start += 1 #
每迴圈到這都加一
for i in xrange(10): #
迭代器print
(i)obj = xrange(5) #
執行函式，這個時候內部不會執行生成器
n1 = obj.__next__() #
生成器從上向下執行知道遇到的第乙個yield
n2 = obj.__next__() #
生成器會回到上次跳出的位置繼續回去迴圈
n3 = obj.__next__() #
依次想下執行
n4 = obj.__next__
()n5 = obj.__next__
()n6 = obj.__next__
()n7 = obj.__next__
()print(n1,n2,n3,n4,n5,n6) #
輸出所有的結果
#
初識python迭代和生成器
接觸python迭代器，生成器後，查閱資料整理了一些知識點，寫了一些自己的感悟，如有錯誤希望及時指正。list 1,2,3 for i in mylist print i result 12 3from collections import iterable print isinstance 1,2...
Python 迭代器 生成器
可以直接作用於for迴圈的物件，統稱為可迭代物件 iterable。iterator物件表示的是乙個資料流，iterator物件可以被next 函式呼叫並不斷返回下乙個資料，直到沒有資料時丟擲stopiteration錯誤。可以把這個資料流看做是乙個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷...
python 迭代器，生成器
什麼事迭代 可直接用作與for迴圈的物件統稱為可迭代物件 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，所有的iterable均可以通過內建函式iter 來轉變為iterator。對於迭代器來講，有乙個next 就夠了。在你使用for和in語句時，程式就會自動呼叫即將被處理的物件的可...