python函數知識四 迭代器、生成器

来源:https://www.cnblogs.com/Onlywang/archive/2019/07/20/11218929.html
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15.迭代器:工具 1.可迭代對象: ​ 官方聲明,只要具有_\_iter\_\_方法的就是可迭代對象 list,dict,str,set,tuple 可迭代對象,使用靈活 2.迭代器: 官方聲明:只要具有\_\_iter\_\_方法_\_next\_\_方法就是迭代器 將可迭代對象,轉換成迭代器 ...


15.迭代器:工具

1.可迭代對象:

​ 官方聲明,只要具有__iter__方法的就是可迭代對象

list,dict,str,set,tuple -- 可迭代對象,使用靈活

#方法一:
list.__iter__()
dict.__iter__()

#方法二:
查看源代碼

#方法三:
print(dir(list))
#官方聲明,只要具有__iter__方法的就是可迭代對象
2.迭代器:

官方聲明:只要具有__iter__方法__next__方法就是迭代器

f = open("",'w')
f.__iter__()
f.__next__()

將可迭代對象,轉換成迭代器

lst = [1,2,3,4,6]
new_lst = lst.__iter__()#將可迭代對象,轉換成迭代器

new_lst.__iter__()
new_lst.__next__()
print(new_lst.__next__())#每次獲取一個值,第一次獲取第一個值,以後向後推

#自己寫 for i in lst(): print(i)
lst = [1,2,3,4,6]
count = len(lst)
new_lst = lst.__iter__()
while count:
    print(new_lst.__next__())
    count -= 1
 #for的本質
lst = [1,2,3,4,6]
new_lst = lst.__iter__()
while 1:
    try:
       print(new_lst.__next__())
    except:
        break
3.總結:

​ 可迭代對象:

​ 優點:使用靈活,可以直接查看值

​ 缺點:占記憶體,不能迭代值

​ 迭代器:

​ 優點:節省記憶體,惰性機制

​ 缺點:使用不靈活,操作較繁瑣,不能直接查看元素

迭代器的特性:

  1. 一次性的(用完就沒有了)
  2. 不能後退
  3. 惰性機制(節省記憶體)

可迭代對象:具有__iter__()方法的

可迭代器:具有__iter__()方法和__next__()方法的

迭代器的使用時機:當容器中數據量較多的時候使用迭代器

16.生成器:

迭代器:python中內置的一中節省空間的工具

生成器的本質就是一個迭代器

生成器與迭代器的區別:

​ 迭代器:python自帶

​ 生成器:程式員寫的

寫一個生成器:

​ 將函數中的return改寫成yield就是一個生成器,return和yield都是返回:

  1. return和yield都是返回
  2. return和yield都可以寫多次
  3. return只執行一次,yield可執行多次
  4. 一個next對應一個yield,會記錄停留的位置。超出會報錯

g = func()#產生一個生成器

​ 生成器可以使用for迴圈取值

​ yield from -- 將可迭代對象的元素逐個返回

​ 在函數內部,yield能將for迴圈和while迴圈進行暫停

def func():
    print(123)
    yield "你好"
    print(321)
    yield "我好"
print(func())
#結果:<generator object func at 0x000001913911F0A0>
g = func()
g.__inter__()
print(g.__next__())

#會記錄停留的位置
def func():
    if 3 > 2:
        yield "你好"
    if 4 > 2:
        yield "我好"
    yield "大家好"
g = func()
print(g.__next__())
print(g.__next__())
print(g.__next__())
'''
結果:
你好
我好
大家好
'''

#for 迴圈
for i in g:
    print(i)

坑:會產生新的生成器

#每次都是新的生成器
print(foo().__next__())
print(foo().__next__())
#用賦值只產生一個生成器
g = foo()
def foo():
    for i in range(10):
        pass
    yield i
    count = 1
    while 1:
        yield count
        count += 1
g = foo()
#print(next(g))  = print(g.__next__()) --推薦使用next(g)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
#next可以在while中停住
'''
結果:
9
1
2
'''

seed() -- 瞭解

#send()第一次只能傳None,用於激活,否則會報錯,以後可以傳各種數據
def func():
    a = yield "send激活"
    print(a)
    b = yield "send開始"
g = func()
print(g.send(None))
print(g.send(123))

生成器應有場景:

#當有大量的數據時
def func():
    lst = []
    for i in range(1000000):
        lst.append(i)
    return lst
print(func())
#生成器改進
def func():
    for i in range(1000000):
        yield i
g = func()
for i in range(50):
    print(next(g))

yield from -- 將可迭代對象逐個返回

def func():
    list1 = ["牛羊配","老奶奶花生米","衛龍","蝦扯蛋","米老頭","老乾媽"]
    yield from list1  #yield list1 會直接返回整個列表
g = func()
print(next(g))
print(next(g))
'''
結果:
牛羊配
老奶奶花生米
'''

def func():
    list1 = ["牛羊配","老奶奶花生米","衛龍","蝦扯蛋","米老頭","老乾媽"]
    lsit2 = ["小浣熊","老乾爹","親嘴燒","麻辣燙","黃燜雞","井蓋"]
    yield from list1
    yield from list2
g = func()
#將lsit1返回完,才會返回list2
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))


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