Python学习笔记第十一天(迭代器与生成器)

简介: Python学习笔记第十一天讲解迭代器、StopIteration、生成器的用法。

Python学习笔记第十一天

迭代器与生成器

迭代器

迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法:iter()next()

字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器。

# 实例 1
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象  
print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素

迭代器对象可以使用常规for语句、while语句等进行遍历。

# 实例 2
list=[1,2,3,4] 
it = iter(list) # 创建迭代器对象 
for x in it: 
    print (x, end=" ")

StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行。

# 实例 3
class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
    def __next__(self):
        if self.a <= 20:
            x = self.a
            self.a += 1 
            return x 
        else: 
            raise StopIteration 
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass) 
for x in myiter:
    print(x)

生成器

在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。

跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列。

# 实例 4
import sys 
def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 
    a, b, counter = 0, 1, 0 
    while True: 
        if (counter > n): 
        return 
        yield a 
        a, b = b, a + b 
        counter += 1 
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成
while True:
    try: 
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration: 
        sys.exit()

结束语

今天学习的是Python迭代器与生成器学会了吗。 今天学习内容总结一下:

  1. 迭代器
  2. StopIteration
  3. 生成器
相关文章
|
28天前
|
存储 索引 Python
|
1月前
|
网络协议 Java Linux
PyAV学习笔记(一):PyAV简介、安装、基础操作、python获取RTSP(海康)的各种时间戳(rtp、dts、pts)
本文介绍了PyAV库,它是FFmpeg的Python绑定,提供了底层库的全部功能和控制。文章详细讲解了PyAV的安装过程,包括在Windows、Linux和ARM平台上的安装步骤,以及安装中可能遇到的错误和解决方法。此外,还解释了时间戳的概念,包括RTP、NTP、PTS和DTS,并提供了Python代码示例,展示如何获取RTSP流中的各种时间戳。最后,文章还提供了一些附录,包括Python通过NTP同步获取时间的方法和使用PyAV访问网络视频流的技巧。
211 4
PyAV学习笔记(一):PyAV简介、安装、基础操作、python获取RTSP(海康)的各种时间戳(rtp、dts、pts)
|
1月前
|
Python
Socket学习笔记(二):python通过socket实现客户端到服务器端的图片传输
使用Python的socket库实现客户端到服务器端的图片传输,包括客户端和服务器端的代码实现,以及传输结果的展示。
139 3
Socket学习笔记(二):python通过socket实现客户端到服务器端的图片传输
|
29天前
|
Python
Python生成器、装饰器、异常
【10月更文挑战第15天】
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Mysql学习笔记(四):Python与Mysql交互--实现增删改查
如何使用Python与MySQL数据库进行交互,实现增删改查等基本操作的教程。
64 1
|
1月前
|
Ubuntu Linux Python
Ubuntu学习笔记(六):ubuntu切换Anaconda和系统自带Python
本文介绍了在Ubuntu系统中切换Anaconda和系统自带Python的方法。方法1涉及编辑~/.bashrc和/etc/profile文件,更新Anaconda的路径。方法2提供了详细的步骤指导,帮助用户在Anaconda和系统自带Python之间进行切换。
85 1
|
1月前
|
传感器 大数据 数据处理
深入理解Python中的生成器:用法及应用场景
【10月更文挑战第7天】深入理解Python中的生成器:用法及应用场景
42 1
|
18天前
|
存储 程序员 数据处理
深入理解Python中的生成器与迭代器###
本文将探讨Python中生成器与迭代器的核心概念,通过对比分析二者的异同,结合具体代码示例,揭示它们在提高程序效率、优化内存使用方面的独特优势。生成器作为迭代器的一种特殊形式,其惰性求值的特性使其在处理大数据流时表现尤为出色。掌握生成器与迭代器的灵活运用,对于提升Python编程技能及解决复杂问题具有重要意义。 ###
|
1月前
|
存储 大数据 数据处理
理解Python中的生成器:高效迭代的秘密
【10月更文挑战第8天】理解Python中的生成器:高效迭代的秘密
33 0
|
1月前
|
存储 大数据 程序员
深入理解Python中的生成器
【10月更文挑战第8天】深入理解Python中的生成器
13 0
下一篇
无影云桌面