Python3+迭代器与生成器

转载Python3 迭代器与生成器

迭代器

• 迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
• 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
• 迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
• 迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

l=[1,2,3,4]
it = iter(l)    # 创建迭代器对象
print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
print (next(it))

1
2

l=[1,2,3,4]
it = iter(l)    # 创建迭代器对象
for x in it:
    print (x, end=" ")

1 2 3 4 

也可以使用 next() 函数：

import sys         # 引入 sys 模块
 
li=[1,2,3,4]
it = iter(li)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

1
2
3
4



An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.


SystemExit



C:UsersxinerAnaconda3libsite-packagesIPythoncoreinteractiveshell.py:2870: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.
  warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)

生成器

在 Python 中，使用了yield的函数被称为生成器（generator）。
跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值。并在下一次执行 next()方法时从当前位置继续运行。

import sys
 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
    a, b, counter = 0, 1, 0
    while True:
        if (counter > n): 
            return
        yield a
        a, b = b, a + b
        counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
 
while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 


An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.


SystemExit



C:UsersxinerAnaconda3libsite-packagesIPythoncoreinteractiveshell.py:2870: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.
  warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)

Python yield 使用浅析

resversed(序列) 顺序翻转迭代

a=list('hello')
a

['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

a1=reversed(a)    #a1是一个迭代器

print(type(a))
print(type(a1))

<class 'list'>
<class 'list_reverseiterator'>

b=[1,2,3,4,5]
b1=reversed(b)

print(type(b))
print(type(b1))

<class 'list'>
<class 'list_reverseiterator'>

reversed((1,2,4,7,8))

<reversed at 0x2272e4a82e8>

a2=reversed(range(5))
list(a2)

[4, 3, 2, 1, 0]

zip(序列1,序列2) 并行迭代

l1=['a','b','c','d']
l2=[1,2,3,4]
list(zip(l1,l2))

[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

l3=('a','b','c','d')
l4=[1,2,3,4]
list(zip(l1,l2))

[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

l='hello'
s=range(len(l))
list(zip(l,s))

[('h', 0), ('e', 1), ('l', 2), ('l', 3), ('o', 4)]

l=dict(keys=l,values=s)
l

{'keys': 'hello', 'values': range(0, 5)}

s

range(0, 5)

list(zip(l,s))

[('keys', 0), ('values', 1)]

编号迭代

enumerate(序列)：给序列打上编号

l=['1','b','h',8]
s=enumerate(l)
s

<enumerate at 0x2272dc60b88>

list(s)

[(0, '1'), (1, 'b'), (2, 'h'), (3, 8)]

循环控制语句

break & continue

• break结束当前循环，然后跳到循环后的下一条语句。
• continue提前结束当前这次循环，且继续进行下一次循环。

a,b=0,1
while True:
    a,b=b,a+b
    if b>1000:
        break
print(a)

987

# (数值之和小于100的行)的奇树数值之和
m=[[12,13,20,9,30,7],[11,22,33,21,44],[30,32,25,66,1],[12,34,56,7]]
result=0
for l in m:
    tmp=0
    for n in l:
        tmp+=n
        if tmp>=100:
            break
    if tmp>=100:
        continue
    for n in l:
        if n % 2==1:
            result+=n
print(result)

29

else子句

flag 变量可用来指示某一个特定事件是否已经发生，或某个特定状态是否存在。

若需要在循环之后判断该条件是否符合，则需要额外的标识来记录。
示例：

l=[2,4,8,0,10,12]
flag=False
for n in l:
    if n%2==1:
        flag=True
        break
if not flag:
    print('All num is even')

All num is even

与下面的else子句等价

l = [2, 4, 8, 0, 10, 12]
for n in l:
    if n % 2 == 1:
        flag = True
        break
else:
    print('All num is even')

All num is even

列表推导式

利用其他集合类对象（列表，元组，集合，字典，...)来创建新的列表的方法：
示例：

[2 * x for x in range(10)]

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

[2 * x for x in range(10) if x % 3 == 0]

[0, 6, 12, 18]

[(x, y) for x in range(2) for y in range(3)]

[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2)]

字典推导式

a = ('a','b','c','df','gh')
b = ['sdd',1,2,3,4,5]
d = {a[i]:b[i] for i in range(len(a))}
d

{'a': 'sdd', 'b': 1, 'c': 2, 'df': 3, 'gh': 4}

元组推导式(迭代器)

a = (x**2 for x in range(10))
type(a)

generator