Python迭代器iterator生成器generator使用解析

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更新时间:2024-11-10

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1. 迭代

根据记录的前面的元素的位置信息去访问后续的元素的过程 -遍历迭代

2. 可迭代对象 iterable

如何判断可迭代对象的3种方式

能够被迭代访问的对象 for in 常用可迭代对象-list tuple str from collections import Iterable isinstance(obj, Iterable)

3. 可迭代对象

可迭代对象通过__iter__方法提供一个可以遍历对象中数据的工具-迭代器

iter(可迭代对象) 可以获取可迭代对象的迭代器

通过迭代器可以迭代访问数据

next(迭代器) ===== 迭代器对象.__next__()

可迭代对象的本质　提供了一个迭代器(遍历可迭代对象中的数据)

如何获取可迭代对象中的迭代器　迭代器对象　= iter(可迭代对象)

如果通过迭代器访问可迭代对象中下一个元素　元素的值　＝　next(迭代器对象)

如果迭代器遍历完成　抛出停止迭代－异常StopIteration

如果需要实现一个迭代器就需要实现__next__()

4. 迭代器 iterator

-- 迭代器访问可迭代对象中数据判断对象是否是迭代器类型


from collections import Iterator
isinstance(obj, Iterator)

自己实现

迭代器本身也是可迭代对象 __iter__() 提供迭代器(self)

下一个元素的值 = next(迭代器) =====> __next__()

实现一个可迭代对象


from collections import Iterable
from collections import Iterator
import time
class MylistIterator(object):
  """这是Mylist类型的对应迭代器类型 """
  def __init__(self,data):
    # 需要被便利的数据
    self.data = data
    # 保存用户访问的位置
    self.index = 0
  def __iter__(self):
    """python规定 迭代器是一种可迭代对象"""
    return self
  def __next__(self):
    """next(ml_iterator) 相当于调用迭代器对象的.__next__()"""
    if self.index < len(self.data):
      ret = self.data[self.index]
      self.index += 1
      return ret
    else:
      # 访问完成 应该抛出异常
      raise StopIteration
class Mylist(object):
  """可迭代对象"""
  def __init__(self):
    self.data = [1,2,3,4,5]
  def __iter__(self):
    """提供迭代器"""
    # 返回迭代器对象
    mliter = MylistIterator(self.data)
    return mliter
# ml是一个可迭代类型
ml = Mylist()
# 获取可迭代对象的 迭代器对象
ml_iter = iter(ml)
print(isinstance(ml_iter, Iterator))
for i in ml:
  print(i)
  time.sleep(1)
"""
１　可迭代对象的本质　提供了一个迭代器(遍历可迭代对象中的数据)
２　如何获取可迭代对象中的迭代器　迭代器对象　= iter(可迭代对象)
    实际上相当于 可迭代对象.__iter__()
３　如果通过迭代器访问可迭代对象中下一个元素　元素的值　＝　next(迭代器对象)
　　　　　　　　　　　　　　　　　　如果迭代器遍历完成　抛出 停止迭代－异常StopIteration
"""
print(isinstance(ml, Iterable))

用迭代器完成斐波那契数列（难点在next）


"""兔子队列 某一项的值是前两项的和
1 1 2 3 5 8
"""
class Fib(object):
  def __init__(self,n):
    """初始化操作"""
    # n代表数列的长度
    self.n = n
    # 下标记录
    self.index = 0
    self.number1 = 0
    self.number2 = 1
  def __iter__(self):
    return self
  def __next__(self):
    """ｎｅｘｔ(迭代器)　　＝＝＝　.__next__()"""
    if self.index < self.n:
      ret = self.number1
      self.number1,self.number2 = self.number2,self.number2+self.number1
      self.index += 1
      return ret
    else:
      raise StopIteration
# list() tuple()都可以接收迭代器　并且将遍历到的数据存储到集合中
print(list(Fib(10)))
#
# # 打印斐波那契数列的前10项的值
# # for i in Fib(10):
# #   print(i)
# # 1 通过iter函数获取可迭代对象 Iterable 的迭代器 iterator
# ml_iterator = iter(Fib(1000))
#
# # 2 在循环内部不断调用next(迭代器) 获取下一个元素的值
# # 3 如果迭代完成 会抛出一个停止迭代的异常StopIteration

5. 生成器 generator

生成器是一种特殊的迭代器 --- 是迭代器, 并且有自己的特点

1 创建生成器表达式 [] ----》（x for x in range(100)）

2 生成器函数

凡是有yield关键字的函数都不是普通函数了而是生成器函数


# 列表推导式
lis=[x for x in range(10)]
print(lis)
# 生成器表达式 中括号变圆括号
data=(x for x in range(10))
print(data)
# 遍历data
for i in data:
  print(i)

结果：


[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object <genexpr> at 0x02AE7120>
1
3
5
7
9

6. yield关键字的作用

挂起当前函数将后面表达式的值返回到调用生成器的地方

接收数据并唤醒当前函数并且紧接着上次运行的地址继续执行

7. 唤醒生成器的两种方式

生成器.send("数据")

next(生成器) === 生成器.send(None)

在第一次调用生成器对象的是必须使用next()

在后续的情况下 send和next可以混用

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