一、生成器簡介在python中,生成器是根據某種演算法邊迴圈邊計算的一種機制。主要就是用於操作大量數據的時候,一般我們會將操作的數據讀入記憶體中處理,可以電腦的記憶體是比較寶貴的資源,我認為的當要處理的數據超過記憶體四分之一的大小時就應該使用生成器。 二、生成器有什麼特點?1.和傳統的容器相比,生成器更節 ...
一、生成器簡介
在python中,生成器是根據某種演算法邊迴圈邊計算的一種機制。主要就是用於操作大量數據的時候,一般我們會將操作的數據讀入記憶體中處理,可以電腦的記憶體是比較寶貴的資源,我認為的當要處理的數據超過記憶體四分之一的大小時就應該使用生成器。
二、生成器有什麼特點?
1.和傳統的容器相比,生成器更節省記憶體。
2.延遲計算,在我們需要結果時就調用一下生成器的next()方法即可。
3.可迭代,你可以像遍歷list一樣,遍歷生成器
三、如何創建生成器?
在python中有兩種方式創建生成器:生成器表達式 和 生成器函數。
生成器表達式
gen1 = (x for x in range(10))
生成器函數
生成式函數和普通函數只有一個區別,普通函數使用return返回結果,而生成器函數使用yield返回結果。
yield的特點在於,它並不是結束函數,而是在返回結果後將函數處於一種掛起狀態,等待再次next函數的調用,然後從上次掛起的地方(yield)繼續執行。
def gen(): a = 1 yield a b = 2 yield b c = 3 yield c g = gen() print(next(g)) print(next(g)) print(next(g)) print(next(g))
四、迭代器簡介
迭代器是一個包含有限數量值的對象。
迭代器是一個可以被迭代的對象,可以遍歷迭代器中的所有值。
從技術上講,在Python中,迭代器是實現迭代器協議的對象,該協議由方法__iter__()和__next__()組成。
可迭代的數據類型
列表、元組、字典和集合都是可迭代的對象,可以從其中獲得迭代器。
所有這些對象都可用iter()方法獲取迭代器:
示例
從元組中獲取一個迭代器,遍歷並列印每個值:
mytuple = ("飛機", "汽車", "高鐵") myit = iter(mytuple) print(next(myit)) print(next(myit)) print(next(myit))
五、創建迭代器
一個對象要創建迭代器,變成可迭代的,必須實現方法:__iter__()和__next__()。
__iter__()方法必須始終返回迭代器對象本身。
__next__()方法必須返回序列中的下一項。
示例
創建一個返回數字的迭代器,從1開始,每個序列項遞增1(返回1、2、3、4、5等):
class MyNumbers: def __iter__(self): self.a = 1 return self def __next__(self): x = self.a self.a += 1 return x myclass = MyNumbers() myiter = iter(myclass) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(next(myiter))