Python迭代器与生成器用法实例分析

Python  /  管理员 发布于 7年前   198

本文实例讲述了Python迭代器与生成器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

迭代器，迭代的工具

什么是迭代器？

指的是一个重复的过程，每一次重复称为一次迭代，并且每一次重复的结果是下一次重复的初始值

l=['a','b','c']count=0while count <len(l):  print(l[count])  count+=1

为什么要有迭代器

1、对于序列类型：str，list，tuple，可以依赖索引来迭代取值
2、对于dict，set，文件，python必须为我们提供一种不依赖于索引的迭代取值的方式―>迭代器

可迭代的对象

对象内置函数带有iter的都称为可迭代的对象

str   name='lqx' name.__iter__list  l=[1,2,3]  l.__iter__tuple  t=(1,2,3)  t.__iter__dict  d={'name':'lqx','age':18,'sex':'male'} d.__iter__set   s={'a','b','c'} s.__iter__file  f=open('a.txt','w',encoding='utf-8')  f.__iter__

迭代器对象

文件即是可迭代对象，也是迭代器对象

f.__iter__
f.__next__

迭代器总结

1、可迭代对象不一定是迭代器对象
2、迭代器对象一定是可迭代的对象
3、调用obj.iter()方式，得到的是迭代器对象（对于迭代器对象，执行iter得打的仍然是它本身）

d={'name':'egon','age':18,'sex':'male'}d_iter=d.__iter__() #使用iter之后，生成的d_iter是迭代器print(d_iter,type(d_iter))print(d_iter.__next__()) #next的俩种使用方式print(next(d_iter))print(next(d_iter))print(next(d_iter)) #迭代器d_iter没有值的时候，会抛出异常：StopIterationprint(next(d_iter))

如何去除next取不到中导致StopIteration异常

#下面是如何去除StopIteration异常while True:  try:   #使用try：去除异常    print(next(d_iter))  except StopIteration: #去除异常StopIteration    break

for循环详解：

1、调用in后面的obj_iter=obj.iter()
2、k=obj_iter.next()
3、捕捉stopiteration异常，结束迭代

d={'name':'lqx','age':19,'sex':'male'}for k in d:  print(k)

迭代器优缺点总结

优点：

1、提供一种统一的、不依赖与索引的取值方式，为for循环提供了依据
2、迭代器同一时间在内存中只有一个值―>更节省内存空间

缺点：

1、只能往后取，并且是一次性的
2、不能统计值的个数，即长度

l=[1,2,3,4,5]l_iter=l.__iter__()print(next(l_iter))print(next(l_iter))print(next(l_iter))print(len(l_iter))  #TypeError: object of type 'list_iterator' has no len()

生成器，就是生成迭代器

什么是生成器

只要在函数体内出现yield关键字，那么再执行函数就不会执行函数代码，会得到一个结果，该结果就是生成器

def func():  print('---->1')  yield 1  print('---->2')  yield 2  print('---->3')  yield 3a=func()print(next(a)) #next(a),会执行到第一个yield结束，返回结果是yield后面的返回值next(a)next(a)

生成器就是迭代器

g=func()res1=next(g)print(res1)res2=next(g)print(res2)res3=next(g)print(res3)>>>---->11---->22---->3

yield的功能

yield为我们提供了一种自定义迭代器对象的方法

yield与return的区别：

1、yield可以返回多次值
2、函数暂停与再继续的状态是由yield帮我们保存的
3、yield在函数中也就是暂停的意思，并且返回yield后面的值

obj=range(1,1000000000000,2)obj_iter=obj.__iter__()print(next(obj_iter))print(next(obj_iter))print(next(obj_iter))print(next(obj_iter))

制作一个range内置函数：

#制作一个range函数def range_it(start,stop,step=1):  while stop > start:    yield start    start=start + stepfor i in range_it(1,20,2):  print(i)

制作一个类似于linux中管道的小程序

import time# 小练习：:tail -f access.log | grep '404'def tail(filepath): #检测是否有新的写入信息，如果有一条就给yield，作为函数的返回结果。  with open(filepath,'rb') as f:    f.seek(0,2)    while True:      line=f.readline()      if line:        yield line      else:        time.sleep(0.05)def grep(lines,pattern): #传入tail检测到新增加的行，然后打印出来这一行并赋值给line，再做判断404，在就使用yield返回这一行  for line in lines:    # print(line)    line=line.decode('utf-8')    if pattern in line:      yield linelines=grep(tail('a.txt'),'404') #grep()函数执行的结果返回的yield的值，给他赋值，for line in lines:    #使用for去循环取出lines中的值  print(line)

生成器了解知识点：yield表达式的用法

生成器使用yield表达式，就是给yield初始化下，然后给他传任意值
这里需要先给yield传入一个None的值

e.send：

1、从暂停的位置将值传给yield
2、与next一样

def eater(name):  print('%s ready to eat' %name)  food_list=[]  while True:    food=yield food_list    food_list.append(food)    print('%s start to eat %s' %(name,food))e=eater('alex')#首先要做一个初始化的操作：也就是必须要先给yield传入一个None的值。print(e.send(None)) #next(e)print(e.send('一桶水')) #给yield赋值一次，然后会执行下面的代码，然后循环到下一个yield停止print(e.send('一盘骨头'))

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。