迭代器, 生成器
class range:
def __init__(self, start, end=none, step=1):
if end is none:
self.end = start
self.start = 0
else:
self.start = start
self.end = end
self.step = step
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.start < self.end:
current = self.start
self.start += self.step
return current
else:
raise stopiteration()
str / bytes / list / tuple / dict / set自身不是迭代器，他們自身不具備__next__(), 但是具有__iter__(),__iter__()方法用來把自身轉換成乙個迭代器
練習1: 定義乙個隨機數迭代器, 隨機範圍為 [1, 50], 最大迭代次數 30
import random
class randomiter:
def __init__(self, start, end, times):
self.start = start
self.end = end
self.count = times
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.count -= 1
if self.count >= 0:
return random.randint(self.start, self.end)
else:
raise stopiteration()
練習2: 自定義乙個迭代器, 實現斐波那契數列
class fib:
def __init__(self, max_value):
self.prev = 0
self.curr = 1
self.max_value = max_value
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.curr <= self.max_value:
res = self.curr
self.prev, self.curr = self.curr, self.prev + self.curr # 為下一次做準備
return res
else:
raise stopiteration()
練習3: 自定義乙個生成器函式, 實現斐波那契數列
def fib(max_value):
prev = 0
curr = 1
while curr < max_value:
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev
迭代器、生成器有什麼好處？
各種推導式
迭代器與生成器
可迭代物件 可以直接作用於for迴圈的物件 統稱為可迭代物件 返回迭代器的物件 即iterable。一是集合資料型別，如list tuple dict set str等 二是generator，包括生成器和帶yield的generator function。容器 簡單來說 容器是一系列元素的集合 容...
生成器與迭代器
迭代是python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。迭代器是乙個可以記住遍歷的位置的物件。迭代器物件從集合的第乙個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。迭代器只能往前不會後退。迭代器有兩個基本的方法 iter 和 next 字串，列表或元組物件都可用於建立迭代器 list 1,2,3,...
生成器與迭代器
通過列表推導式，可以直接建立乙個列表，但是收到記憶體限制，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，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，後面 後面元素的占用儲存空間就被浪費 所以，如果列表元素可以按照某種演算法算出來，那我們就可以再迴圈當中不斷地推導它，生成元素，...