• Python之迭代器和生成器


    一、可迭代协议:可以被迭代要满足要求的就叫做可迭代协议。内部实现了__iter__方法

      iterable:可迭代的------对应的标志

      什么叫迭代?:一个一个取值,就像for循环一样取值

           字符串,列表,元组,集合,字典都是可迭代的

    二、迭代器协议:内部实现了__iter__,__next__方法

      迭代器大部分都是在python的内部去使用的,我们直接拿来用就行了

      迭代器的优点:如果用了迭代器,节约内存,方便操作

       dir([1,2].__iter__())是列表迭代器中实现的所有的方法,而dir([1,2])是列表中实现的所有方法,都是以列表的方式返回给我们,为了方便看清楚,我们把他们转换成集合,然后取差集,然而,我们看到列表迭代器中多出了三个方法,那么这三个方法都分别是干什么的呢?

    1 print(dir([1,2].__iter__()))#查看列表迭代器的所有方法
    2 print(dir([1,2]))#查看列表的所有方法
    3 print(set(dir([1,2].__iter__()))-set(dir([1,2])))
    iter_l=[1,2,3,4,5,6].__iter__()
    
    print(iter_l.__length_hint__())#获取迭代器中元素的长度
    # print(iter_l.__setstate__(4))#根据索引指定从哪里开始迭代
    
    print(iter_l.__next__())
    print(iter_l.__next__())
    print(iter_l.__next__())#一个一个的取值
    print(next(iter_l))
    #next(iter_l)这个方法和iter_l.__next__()方法一样,推荐用next(iter_l)这个
    l=[1,2,3,4,5]
    a=l.__iter__()
    
    # print(next(a))
    # print(next(a))
    # print(next(a))
    # print(next(a))
    # print(next(a))
    # print(next(a))   #上面的列表长度只有5个,而你多打印了,就会报错。处理的情况如下,就不会报错了
    
    while True:
        try:
            item=a.__next__()
            print(item)
        except StopIteration: # 异常处理
            break

    三、可迭代和迭代器的相同点:都可以用for循环

    四、可迭代和迭代器的不同点:就是迭代器内部多实现了一个__next__方法

    五、判断迭代器和可迭代的方法:

      第一种:判断内部是不是实现了__next__方法

           1 '__iter__' in dir(str)#如果__iter__在这个方法里面,就是可迭代的。 

      第二种:

        Iterable 判断是不是可迭代对象

        Iterator 判断是不是迭代器

        用法:

    from collections import Iterable  
    from collections import Iterator
    
    #比如给一个字符串
    s='abc'
    print(isinstance(s,Iterable))#isinstance判断类型的
    print(isinstance(s,Iterator))
    用法

    判断range函数和map函数

    map1=map(abs,[1,-2,3,-4])
    print(isinstance(map1,Iterable))
    print(isinstance(map1,Iterator))#map方法自带迭代器
    
    s=range(100)#是一个可迭代的,但是不是迭代器
    print(isinstance(s,Iterable))
    print(isinstance(s,Iterator))
    View Code

    五、生成器函数:常规定义函数,但是,使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果。生成器的好处,就是一下子不会在内存中生成太多的数据

    python中提供的生成器:1.生成器函数    2.生成器表达式

    生成器的本质:就是一个迭代器

    def  func(): #这是一个简单的函数
            a=1
            return a
    print(func())
    
    
    def func():
        print('aaaaaaaaaaa')
        a = 1
        yield a  # 返回第一个值
        print('bbbbbb')
        yield 12  # 返回第二个值
    
    
    ret = func()  # 得拿到一个生成器
    # print(ret)#返回的是一个地址
    print(next(ret))#取第一个值
    print(next(ret))# 取第二个值
    print(next(ret))# 取第三个值,会报错,因为没有yield第三个值
    生成器

    六、yield  from

    def func():
        # for i in 'AB':
        #     yield i
        yield from 'AB'     yield from 'AB'就相当于上面的for循环,吧循环简化了
        yield from [1,2,3]
    
    g=func()
    print(list(g))
    # print(next(g))
    # print(next(g))
    yield from

    七、列表推导式:

    # ======一层循环======
    l = [i*i for i in range(1,10)]
    print(l)
    # 上面的列表推倒式就相当于下面的
    l  = []
    for i in range(1,10):
        l.append(i*i)
    print(l)
    l = []
    
    
    # ======多层循环========
    # 1.列表推倒式
    l = [i*j for i in range(1,10) for j in range(1,10)]
    print(l)
    # 2.循环
    l = []
    for i in range(1,10):
        for j in range(1,10):
            s = i*j
            l.append(s)
    print(l)
    列表推导式

    八、生成器表达式:类似于列表推倒式,就是把列表推导式的【】改为了()

    l=[{'name':'v1','age':'22'},{'name':'v2'}]
    
    name_list=(dic['name'] for dic in l)#吧列表生成器的[]改成()
    print(name_list)#取出的是一个生成器,而不是要取得值,所以得加上next
    print(next(name_list))
    print(next(name_list))
    # print(next(name_list))
    生成器表达
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhouxinyu/p/8980611.html
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