Python 迭代器 生成器

(1)簡單使用

>>> li=[5,6,7]

>>>
>>> it=iter(li)
>>>
>>> print
(it)
>>>
>>> print(it.__next__
())5
>>>
>>> print(it.__next__
())6
>>>
>>> print(it.__next__
())7
>>>

字典value的迭代:

>>> a= iter(.values())

>>>type(a)
'dict_valueiterator
'>

>>> print(a.__next__

())2
>>> print(a.__next__
())4
>>>

的用法

a = [1,2,3]

>>> a=iter(a)
>>>next(a)
1>>>next(a)
2>>>next(a)
3

>>> l = [x * x for x in range(10)]#

推導列表的寫法
>>> print
(l)[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))#
生成器的寫法
>>> print
(g)at 0x000002301ab5fe08>#表示g為生成器
>>>

>>> print

(next(g))
0>>> print
(next(g))
1>>> print
(next(g))
4>>> print
(next(g))
9>>>
>>> for n in
g:... 
print
(n)...
1625
3649
6481
>>>

>>> l = [x for x in range(1,10,2)]

>>> print
(l)[1, 3, 5, 7, 9]
>>> g = (x for x in range(1,10,2))
>>> print
(g)at 0x000002301ab5feb8>
>>> print
(next(g))
1>>> print
(next(g))
3>>> print
(next(g))
5>>> print
(next(g))
7>>>
>>> for n in g: #
注意此處的結果
... print
(n)...
9>>>

定義yield生成器的方法：

>>> def odd():#

定義yield生成器的方法
... print ('
step 1')
... 
yield 1... 
print ('
step 2')
... 
yield 3... 
print ('
step 3')
... 
yield 5...
>>>

傳入引數後，得到的結果：

>>> o =odd()

>>> print
(next(o))
step 1
1>>> print
(next(o))
step 2
3>>> print
(next(o))
step 3
5>>> 

... print (i)

...>>>

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...

python 迭代器 生成器

知識背景 1 呼叫乙個普通的python函式時，一般是從函式的第一行 開始執行，結束於return語句 異常或者函式結束 可以看作隱式的返回none 2 一旦函式將控制權交還給呼叫者，就意味著全部結束。函式中做的所有工作以及儲存在區域性變數中的資料都將丟失 3 再次呼叫這個函式時，一切都將從頭建立。...