1 Python迭代器

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，直到所有的元素被訪問完結束。

迭代器只能往前不會後退。

迭代器有兩個基本的方法：iter() 和 next()，且字元串、列表或元組對象都可用於創建迭代器，迭代器對象可以使用常規 for 語句進行遍歷，也可以使用 next() 函數來遍歷。

具體的實例：

字元創創建迭代器對象

str1 = 'jaybo'

iter1 = iter ( str1 )

list對象創建迭代器

list1 = [1,2,3,4]

iter2 = iter ( list1 )

3、tuple(元祖) 對象創建迭代器

tuple1 = ( 1,2,3,4 )

iter3 = iter ( tuple1 )

for 迴圈遍歷迭代器對象

for x in iter1 :

print ( x , end = ' ' )
print('\n------------------------')

next() 函數遍歷迭代器

while True :

try :

    print ( next ( iter3 ) )

except StopIteration :

    break

最後輸出的結果：

j a y b o

1

2

3

4

list(列表)生成式：

語法為：

[expr for iter_var in iterable]

[expr for iter_var in iterable if cond_expr]

第一種語法：首先迭代 iterable 里所有內容，每一次迭代，都把 iterable 里相應內容放到iter_var 中，再在表達式中應用該 iter_var 的內容，最後用表達式的計算值生成一個列表。

第二種語法：加入了判斷語句，只有滿足條件的內容才把 iterable 里相應內容放到 iter_var 中，再在表達式中應用該 iter_var 的內容，最後用表達式的計算值生成一個列表。

實例，用一句代碼列印九九乘法表：

print('\n'.join([' '.join ('%dx%d=%2d' % (x,y,x*y) for x in range(1,y+1)) for y in range(1,10)]))

輸出結果：

1x1= 1

1x2= 2 2x2= 4

1x3= 3 2x3= 6 3x3= 9

1x4= 4 2x4= 8 3x4=12 4x4=16

1x5= 5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25

1x6= 6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36

1x7= 7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49

1x8= 8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64

1x9= 9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81

2 生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱為生成器（generator）。

跟普通函數不同的是，生成器是一個返回迭代器的函數，只能用於迭代操作，更簡單點理解生成器就是一個迭代器。

在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前所有的運行信息，返回 yield 的值。併在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行。

①創建：

生成器的創建：最簡單最簡單的方法就是把一個列表生成式的 [] 改成 ()

gen= (x * x for x in range(10))

print(gen)

輸出結果：

generator object at 0x0000000002734A40

創建 List 和 generator 的區別僅在於最外層的 [] 和 () 。但是生成器並不真正創建數字列表， 而是返回一個生成器，這個生成器在每次計算出一個條目後，把這個條目“產生” ( yield ) 出來。 生成器表達式使用了“惰性計算” ( lazy evaluation，也有翻譯為“延遲求值”，我以為這種按需調用 call by need 的方式翻譯為惰性更好一些)，只有在檢索時才被賦值（ evaluated ），所以在列表比較長的情況下使用記憶體上更有效。

②以函數形式實現生成器：

其實生成器也是一種迭代器，但是你只能對其迭代一次。這是因為它們並沒有把所有的值存在記憶體中，而是在運行時生成值。你通過遍歷來使用它們，要麼用一個“for”迴圈，要麼將它們傳遞給任意可以進行迭代的函數和結構。而且實際運用中，大多數的生成器都是通過函數來實現的。

生成器和函數的不同：

函數是順序執行，遇到 return 語句或者最後一行函數語句就返回。而變成 generator 的函數，在每次調用 next() 的時候執行，遇到 yield語句返回，再次執行時從上次返回的 yield 語句處繼續執行。

舉個例子：

def odd():

print ( 'step 1' )

yield ( 1 )

print ( 'step 2' )

yield ( 3 )

print ( 'step 3' )

yield ( 5 )
o = odd()

print( next( o ) )

print( next( o ) )

print( next( o ) )

輸出結果：

step 1

1

step 2

3

step 3

5

可以看到，odd 不是普通函數，而是 generator，在執行過程中，遇到 yield 就中斷，下次又繼續執行。執行 3 次 yield 後，已經沒有 yield 可以執行了，如果你繼續列印 print( next( o ) ) ,就會報錯的。所以通常在 generator 函數中都要對錯誤進行捕獲。

列印楊輝三角：

def triangles( n ): # 楊輝三角形

L = [1]

while True:

    yield L

    L.append(0)

    L = [ L [ i -1 ] + L [ i ] for i in range (len(L))]
n= 0

for t in triangles( 10 ): # 直接修改函數名即可運行

print(t)

n = n + 1

if n == 10:

    break

輸出結果：

[1]

[1, 1]

[1, 2, 1]

[1, 3, 3, 1]

[1, 4, 6, 4, 1]

[1, 5, 10, 10, 5, 1]

[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]

[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]

[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]

[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]

 3 延伸

①反向迭代

使用 Python 中有內置的函數 reversed()。

要註意一點就是：反向迭代僅僅當對象的大小可預先確定或者對象實現了 reversed() 的特殊方法時才能生效。 如果兩者都不符合，那你必須先將對象轉換為一個列表才行。

②同時迭代多個序列

為了同時迭代多個序列，使用 zip() 函數，具體示例：

names = ['jaychou', 'zjl', '周傑倫']

ages = [18, 19, 20]

for name, age in zip(names, ages):

 print(name,age)

輸出的結果：

jaychou 18

zjl 19

周傑倫 20

其實 zip(a, b) 會生成一個可返回元組 (x, y) 的迭代器，其中 x 來自 a，y 來自 b。 一旦其中某個序列到底結尾，迭代宣告結束。 因此迭代長度跟參數中最短序列長度一致。註意理解這句話，也就是說如果 a ， b 的長度不一致的話，以最短的為標準，遍歷完後就結束。加V:mmp9972 小編準備了一份2018年最新Python入門教程資料，都會發給大家的~