您的位置:首页 > 编程语言 > Python开发

python中的生成器和迭代器

2015-02-16 17:10 316 查看
个人觉得iterator和yield实现的是相同的功能,只不过iterator需要在类中实现,yield实在函数中实现,二者均会保存状态

生成器也是由迭代器实现的

#!/usr/bin/env python
#coding: utf-8
#定义三个函数
def Lee(name,age):
return 'I am %s,I am %d old' %(name,age)

def Marlon():
return 'I am Marlon'

def Allen():
return 'I am Allen'

function_list=  [Lee,Marlon,Allen]  #有三个函数的列表

#定义一个生成器
def MyGenerator(*args):
for i in args:
yield i

a=MyGenerator(*function_list) #生成器
print apply(a.next(),('Lee',29)) #执行next()方法,这时会保存现在的执行状态,下一次调用next()方法时,会用到此状态
print apply(a.next())
print apply(a.next())

#为什么yield有next方法? 看下面迭代器的列子,就会明白为什么生成器是由迭代器实现的
#下面是迭代器的例子, 一个类如果实现了__iter__方法,和next()方法,就叫做迭代器
class MyIterator(object):
def __init__(self,funcs):
self.total_funcs=len(funcs)#记录总共需要执行多少个函数
self.func_list=funcs #记录所有函数
self.step = 0 #记录当前执行到哪一个函数
def __iter__(self):
pass
def next(self):
if self.step < self.total_funcs: #当目前所执行的函数所在的位置小于总的函数个数时
self.step+=1 #step
return self.func_list[self.step-1] #执行当前函数
else:
raise StopIteration

c=MyIterator(function_list)
print apply(c.next(),('Lee',29))
print apply(c.next())
print apply(c.next())
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: