Python的迭代器和生成器-阿里云开发者社区

开发者社区> jieforest> 正文

Python的迭代器和生成器

简介: Python的迭代器和生成器 一、迭代器Iterators 迭代器仅是一容器对象,它实现了迭代器协议。它有两个基本方法: 1)next方法 返回容器的下一个元素 2)__iter__方法 返回迭代器自身 迭代器可使用内建的iter方法创建,见例子: >>> i = iter('abc') >>> i.
+关注继续查看

Python的迭代器和生成器



一、迭代器Iterators
迭代器仅是一容器对象,它实现了迭代器协议。它有两个基本方法:
1)next方法
返回容器的下一个元素
2)__iter__方法
返回迭代器自身

迭代器可使用内建的iter方法创建,见例子:
>>> i = iter('abc')
>>> i.next()
'a'
>>> i.next()
'b'
>>> i.next()
'c'
>>> i.next()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in
StopIteration:

class MyIterator(object):
  def __init__(self, step):
  self.step = step
  def next(self):
  """Returns the next element."""
  if self.step==0:
  raise StopIteration
  self.step-=1
  return self.step
  def __iter__(self):
  """Returns the iterator itself."""
  return self
for el in MyIterator(4):
  print el
--------------------
结果:
3
2
1
0

二、生成器Generators
从Python2.2起,生成器提供了一种简洁的方式帮助返回列表元素的函数来完成简单和有效的代码。
它基于yield指令,允许停止函数并立即返回结果。
此函数保存其执行上下文,如果需要,可立即继续执行。
例如Fibonacci函数:
def fibonacci():
  a,b=0,1
  while True:
  yield b
  a,b = b, a+b
fib=fibonacci()
print fib.next()
print fib.next()
print fib.next()
print [fib.next() for i in range(10)]
--------------------
结果:
1
1
2
[3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233]

PEP Python Enhancement Proposal Python增强建议

tokenize模块
>>> import tokenize
>>> reader = open('c:/temp/py1.py').next
>>> tokens=tokenize.generate_tokens(reader)
>>> tokens.next()
(1, 'class', (1, 0), (1, 5), 'class MyIterator(object):/n')
>>> tokens.next()
(1, 'MyIterator', (1, 6), (1, 16), 'class MyIterator(object):/n')
>>> tokens.next()
(51, '(', (1, 16), (1, 17), 'class MyIterator(object):/n')

例子:
def power(values):
  for value in values:
  print 'powering %s' %value
  yield value
def adder(values):
  for value in values:
  print 'adding to %s' %value
  if value%2==0:
  yield value+3
  else:
  yield value+2
elements = [1,4,7,9,12,19]
res = adder(power(elements))
print res.next()
print res.next()
--------------------
结果:
powering 1
adding to 1
3
powering 4
adding to 4
7

保持代码简单,而不是数据。
注意:宁可有大量简单的可迭代函数,也不要一个复杂的一次只计算出一个值的函数。

例子:
def psychologist():
  print 'Please tell me your problems'
  while True:
  answer = (yield)
  if answer is not None:
  if answer.endswith('?'):
  print ("Don't ask yourself too much questions")
  elif 'good' in answer:
  print "A that's good, go on"
  elif 'bad' in answer:
  print "Don't be so negative"
free = psychologist()
print free.next()
print free.send('I feel bad')
print free.send("Why I shouldn't ?")
print free.send("ok then i should find what is good for me")
--------------------
结果:
Please tell me your problems
None
Don't be so negative
None
Don't ask yourself too much questions
None
A that's good, go on
None

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
Charted – 自动化的可视化数据生成工具
  Charted 是一个让数据自动生成可视化图表的工具。只需要提供一个数据文件的链接,它就能返回一个美丽的,可共享的图表。Charted 不会存储任何数据。它只是获取和让链接提供的数据可视化。     在线演示      插件下载   您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用...
749 0
Python——列表生成式
生成列表 生成[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10],方法一: >>> L = [] >>> for x in range(1, 11): ... L.append(x * x) ... >>> L [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] 但是使用列表生成式,可以这样写: [x * x for x in range(1, 11)] 一行搞定。
672 0
使用OpenApi弹性释放和设置云服务器ECS释放
云服务器ECS的一个重要特性就是按需创建资源。您可以在业务高峰期按需弹性的自定义规则进行资源创建,在完成业务计算的时候释放资源。本篇将提供几个Tips帮助您更加容易和自动化的完成云服务器的释放和弹性设置。
7748 0
双 11 模块 79.34% 的代码是怎样智能生成的?
作为今年阿里经济体前端委员会的四大技术方向之一,前端智能化方向一被提及,就不免有人好奇:前端结合 AI 能做些什么,怎么做,未来会不会对前端产生很大的冲击等等。本篇文章将围绕这些问题,以「设计稿自动生成代码」场景为例,从背景分析、竞品分析、问题拆解、技术方案等几个角度切入,细述相关思考及过程实践。
9254 0
javascript中的迭代器
1.forEach迭代器 forEach方法接收一个函数作为参数,对数组中每个元素使用这个函数,只调用这个函数,数组本身没有任何变化 //forEach迭代器 function square(num){ document.
704 0
+关注
jieforest
原ChinaUnix博客专家,见:http://blog.chinaunix.net/uid/301743.html
521
文章
0
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
文娱运维技术
立即下载
《SaaS模式云原生数据仓库应用场景实践》
立即下载
《看见新力量:二》电子书
立即下载