Python基础知识7:生成器和迭代器、递归

1、迭代器：
    任何可以用 for in 来迭代读取的都是迭代容器，例如lists、tuples、sets、files、dict、str、生成器等。这些容器中的元素可以逐个地迭代获取。
以下为一个简单的迭代器：
list=[1,2,3,4,5]
for i in list:
print(i)
执行结果：



2、生成器
生成器与普通函数的区别
   生成器是由函数创造的，类似于装饰器，都是在函数上面加上一个东西；而其关键词就是yield，当python看到函数中有yield时，就会将一个普通函数变成一个 generator生成器函数。

生成器(generator)概念：

    生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。
yield 语句的功能：    保存上次执行的位置，下次执行时，直接从这个位置开始，而不是一次生成全部的循环。一个函数或者子程序都只能 return 一次，但是一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果
案例1：正常的普通函数执行def func():#创建普通函数
   print("start")
return 123
func() #执行函数，打印出来start执行结果：


案例2：正常的普通函数执行，并调用返回值def func():#创建普通函数
  print("start")
return 123
ret=func() #执行函数，打印start
print(ret)#将函数值打印出来，打印函数返回值123执行结果为：


案例3：增加yield，变成生成器。第一次执行yield后会挂起函数。因此当调用下面的函数时执行结果为空def func():#创建普通函数
   print("start")
yield 1#第一次执行yield后，会挂起函数
   yield 2
   yield 3
   return 123
func() #执行函数目前执行结果为空。可以打印下函数的返回值看下，是一个生成器

def func():#创建普通函数
   print("start")
yield 1#第一次执行yield后，会挂起函数
   yield 2
   yield 3
   return 123
ret=func() #执行函数
print (ret)

执行结果如下，为生成器：


案例4：当执行循环时，才会进函数取值。当有循环执行时，会在上次的结果的基础上依次往下执行；

def func():#创建普通函数
   print("start")
yield 1#取第一次循环，并且挂起，把值赋给i
   yield 2
   yield 4
   return 123
ret=func() #执行函数
for i in ret:
print('i',i)

执行结果：


案例5：调用生成器：可以用next控制，每次执行到yield挂起，只取yield之前的内容
    生成器函数在每次暂停执行时，函数体内的所有变量都将被封存(freeze)在生成器中，并将在恢复执行时还原，并且类似于闭包，即使是同一个生成器函数返回的生成器，封存的变量也是互相独立的。      def func():#创建普通函数
  print("start")
yield 1
  print("a")
yield 2
  print("b")
yield 4
  print("c")
return 123
ret=func() #执行函数
r1=ret.__next__()#进入函数找，执行到第一个yield，挂起，仅获取之前的数据
print(r1)执行结果：


设置了三个yield，可以调用4次。每个yield执行后挂起，只返回yield之前的内容。在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕时返回StopIteration。如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。def func():#创建普通函数
  print("start")
yield 1#增加yield
  print("a")
yield 2
  print("b")
yield 3
  print("c")
return 123
ret=func() #执行函数
r1=ret.__next__()#进入函数找，执行到第一个yield，挂起，仅获取之前的数据
print(r1)
r2=ret.__next__()#接着上次执行的位置，执行到第二个yield，挂起
print(r2)
r3=ret.__next__()#接着上次执行的位置，执行到第三个yield，挂起
print(r3)
r4=ret.__next__()#进入上次执行的位置，执行print("c")
print(r4)执行结果：



如果第五次就会出错。

def func():#创建普通函数
  print("start")
yield 1#增加yield
  print("a")
yield 2
  print("b")
yield 3
  print("c")
return 123
ret=func() #执行函数
r1=ret.__next__()#进入函数找，执行到第一个yield，挂起，仅获取之前的数据
print(r1)
r2=ret.__next__()#接着上次执行的位置，执行到第二个yield，挂起
print(r2)
r3=ret.__next__()#接着上次执行的位置，执行到第三个yield，挂起
print(r3)
r4=ret.__next__()#进入上次执行的位置，执行print("c")
print(r4)
r5=ret.__next__()#因为已经无yiled，则报错
print(r5)执行结果：



案例6：[b]生成器需要用迭代器来取数。如下为先使用next取数案例。[/b]

每次都从上次挂起的地方继续执行，一直到下一次的yield。def myrange(arg):
start=0
   while True:
yield start
start+=1
ret=myrange(10)
r1=ret.__next__()#进入函数找到yield，执行完挂起
print(r1)
r2=ret.__next__()#上次挂起的地方，继续执行，直到下一个yield后再挂起
print(r2)执行结果：

案例7：增加控制条件def myrange(arg):
start=0
   while True:
if start>arg:
return
       yield start
start+=1
ret=myrange(3)
r1=ret.__next__()#进入函数找到yield，执行完挂起，把start赋值给r1
print(r1)
r2=ret.__next__()#上次挂起的地方，继续执行，直到下一个yield后再挂起
print(r2)
r3=ret.__next__()#执行第三次循环
print(r3)
r4=ret.__next__()#执行第四次循环
print(r4)
执行结果：



案例8：使用迭代器来代替next取数def myrange(arg):
start=0
   while True:
if start>arg:
return
       yield start
start+=1
ret=myrange(3)
for item in ret:
print(item)执行结果：



案例9：迭代器取每个元素#生成器应用案例：
def flatten(nested):
try:
if isinstance(nested, str):# 如果是字符串，转移到TypeError。
           raise TypeError #引发异常
       for sublist in nested:
for element in flatten(sublist):#把sublist传递给nested,先执行完flatten
               print('got:', element)
except TypeError:#每次执行flatten时都会执行此函数
       yield nested

L = ['aaadf', [1, 2, 3], 20, 40, [55, [66, [88, [99]], 'ddf'], 7]]
for i in flatten(L):
print(i)
执行结果：



3、递归函数
案例10：递归案例，return的值会依次传递def d():
return '123'
def c():
r=d()
return  r
def b():
r=c()
return r
def a():
r=b()
print(r)
a()执行结果为123

案例11：递归实现阶乘：实现1*2*3*.....7def fun(num):
if num==1:
return 1
   return num*fun(num-1)
x=fun(7)
print(x)执行结果：5040

参考网页： http://python.jobbole.com/87805/
案例链接：https://pan.baidu.com/s/1eSAjasM 密码：vblf