python基础之生成器迭代器

1 生成器：

为什么要有生成器？

　　就拿列表来说吧，假如我们要创建一个list，这个list要求格式为：[1,4,9,16,25,36……]这么一直持续下去，直到有了一万个元素的时候为止。如果我们要创建这个list，那么应该是这样的：

[i*i for i in range(1,10001)]     #列表生成式，不要忘了
#结果就不列出来了

　　这样的话，这个list会占用极多的内存，如果我们能只将算法保存在list中，那么这个list所占的内存会大大减小，等我们需要用到list的值的时候，这个list会自动运行其中的算法，将第一个值输出，再次运行时，就会自动输出第二个值，以此类推…… 这个特殊的list就被我们称之为生成器（generator）。

如何创建生成器？

　　创建生成器有很多方法：

　1　第一种方法：

#将list生成式中的‘[’换为‘（’
>>> (i*i for i in range(1,10001))
<generator object <genexpr> at 0x7fb0a69dc6e0>
>>> g=(i*i for i in range(1,10001))
#使用next()函数获取g的下一个值
>>> g.next()
1
>>> g.next()
4
>>> next(g)
9
#当没有元素可返回的时候，会报错
>>> g=(i for i in range(1,3))
>>> g.next()
1
>>> g.next()
2
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

#实际上，我们不推荐用next()函数，较为常用的是用for循环，实际上for循环的本质就是调用了next()函数。即：首先通过iter()将可迭代的数据转换为可迭代对象，然后调用next()
g=(i for i in range(1,11))
for i in g:
print(i)
#结果为：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
#这样当没有值可供返回的时候就会退出循环并不会报错。

　2　第二种方法：

　　这种方法用在函数中，比如说用函数实现杨辉三角：

1
1   1
1   2   1
1   3   3   1
1   4   6   4   1
1   5   10  10  5  1
1……………………………………………………………1

　　个人实现该函数的代码：

def yh():
l=[1]
n=[1]
while True:
yield n          #这里有一个yield关键字！，yield就是定义generator的关键字，yield类似于return，
　　　　　　　　　　　　　　 #当函数运行到这里就会结束，但不同的是，当下次继续运行该函数时，就会从yield下方开始，也就是接续上次运行的地方继续运行。
l.append(0)
n=copy.copy(l)   #注意这里为什么要用copy功能！！！！
for i in range(len(l)):
n[i]=l[i]+l[i-1]
l=n
import copy
n=0
for i in yh():
if n==10:
break
print(i)
n=n+1

　　这里有一个yield关键字！，yield就是定义generator的关键字，yield类似于return，当函数运行到这里就会结束，但不同的是，当下次继续运行该函数时，就会从yield下方开始，也就是接续上次运行的地方继续运行。

　　另外摘抄了一个比较短小精悍的代码：

def yh():
N = [1]
while True:
yield N
N.append(0)
N = [N[i-1] + N[i] for i in range(len(N))]
…………
…………

 2  迭代器

　　迭代器有什么用途？

　　生成器存储了算法，而迭代器则负责一次输出一个该算法的结果。迭代器类似于生成器（事实上，并不仅仅只是生成器）与循环的结合，只不过这个循环“很懒”，一次只输出一个值。

　　迭代和迭代器的区别：

　　迭代：

　　　　几乎所有的python对象都是可迭代的，像str dict list tuple generator set……等都是可迭代的。<
a471
/span>

　　判断一个对象是否可迭代：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True

　　迭代器：

　　　　可以被

next()

函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器

:Iterable

　　判断一个对象是否为迭代器对象：

 

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

 

 

　　生成器就是一个迭代器对象，他可以被next()函数调用。而像其他类型的对象，例如list，dict……需要使用iter()函数将其转换为迭代器对象。

 

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

 

 

 

本文参考了廖雪峰大神的python教程。详细请阅读：http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000