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python成长日迹--生成器&迭代器

2018-01-01 21:23 429 查看

列表生成式

a=[x for x in range(10)]
print(a)

如此，我们就可以快速地生成一个列表

生成器（generator）

创建方法一：

我们在列表生成式的基础上，把[]改为(),看看有什么不同的

y=(x for x in range(10))
print(y)      #<generator object <genexpr> at 0x0000000001E98048>

此时我们发现，y已经变成了一个生成器对象，这样我们就创建了一个生成器

创建方法二：

python为我们提供了另一种创建生成器的方法，使用yield关键字，如何使用呢？

def info():
print('abc')
yield 1
print('123')
yield 2

这种形式，我们一定以为这是一个函数，我们试着调用看看？

info()  #当我们采用函数调用时，却发现什么也没有打印
print(info())   #<generator object info at 0x00000000025080A0>

通过打印我们可以看到，这是info是一个生成器对象，它是通过关键字yield实现，可以将yield后面的参数返回给生成器对象，同函数中的return，却与return又有不同之处

# 我们可以通过next()方法来得到这个参数
ret=info()
print(next(ret))       #我们第一次使用next打印出的结果是abc   1
print(next(ret))        #再次打印输出结果是 123  2

可以看出，我们每输出一次，相当于它的指针停留在上次yield那段代码上，当我们再次输出，它就会执行当前yield之后的代码，直到遇到下一个yield

print(next(ret))   #StopIteration 此时我们再输出就会报错，提示已经没有可迭代的

那如果我们生成器中有很多元素，我们每次都使用next，我们可以使用遍历

以斐波那契数列为例

def fibo(num):
x,before,after=0,0,1
while x<num:
yield before
before,after=after,before+after
x+=1
# fibo()就是一个生成器对象
for i in fibo(5):
print(i)
# 打印结果：
# 0
# 1
# 1
# 2
# 3

迭代器

所有的生成器都是迭代器，但迭代器不一定是生成器

什么是迭代器，可迭代对象具有iter()方法，并使用该方法生成的都是迭代器

例如：

l=[1,2,3]
a=iter(l)   #iter(l)就是一个迭代器，迭代器都可以通过next()方法进行获取值
print(<
89a4
span class="hljs-built_in">next(a))

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