4.python的迭代器与生成器

简介:

一.什么玩意是迭代器?

先说说什么是迭代吧,迭代就是一件事情重复很多次,比如说for循环。

for循环可以对一切有__iter__方法的对象进行迭代,那么什么是__iter__方法呢?

一个对象是否可迭代,全都取决于这个对象是否有__iter__方法,调用对象的__iter__方法,就回返回一个迭代器,这个迭代器一定具有next方法,在调用这个迭代器的next方法时,迭代器就回返回它的下一个值,当迭代器中没有值可以返回了,就回抛出一个名为StopIteration的异常,停止迭代。

迭代器还有个很重要的特性,就是不可逆,只能前进,不能后退。


for循环就是这样工作的,for循环在循环一个对象的时候,会调用这个对象的__iter__方法,得到迭代器,然后在调用这个迭代器的next方法,去获得这个迭代器中包涵的每个值。


二.列表和迭代器的区别在哪里?如何可以实现一个基本的迭代器?

迭代器的工作方式,是在使用的时候计算一个值获取一个值,而列表呢,是一次性获取所有的值,如果有很多值,就会占用很大的内存。


当自己创建一个对象时,如何让自己的对象可迭代?

class test_class:

    def __init__(self,start_num,stop_num):

        self.start_num = start_num

        self.stop_num = stop_num

    def next(self):

        if self.start_num <  self.stop_num:

            self.start_num += 1

        return self.start_num

    def __iter__(self):

        return self

test_obj = test_class(0,3)

print test_obj.next()

>>>1

print test_obj.next()

>>>2

print test_obj.next()

>>>3


三.什么是生成器?

个人的理解,生成器是个比较特殊的可迭代对象,它与其他的可迭代对象不太一样的地方,就是,其他的可迭代对象需要调用__iter__方法,返回个迭代器对象,然后通过迭代器对象去执行next方法,获取迭代器中的值,但是生成器直接可以被迭代,无需执行__iter__方法。

在python中生成器有两种表达形式:

  1. 函数式生成器:也就是字面意思,在常规的函数中定义的生成器,语句的返回值不再使用return去返回,而是使用yield关键字每次返回一个结果,一个函数中不可以有多个return,但是可以有多个yield,函数中的每一个yield都会返回一个结果,每执行一个yield,函数的执行状态都会被‘挂起’可以理解为暂停,下次继续调用这个函数的时候,会从上次挂起的位置继续向下执行。

    下面是关于函数式生成器的例子:

    下面这个例子验证了yield的两种特性,第一种是一个函数可以yield多个值,有多个yield,另外一个就是函数式生成器的挂起特性。

    def func1():

        yield 1

        print "第一个yield执行完成~"

        yield 2

        print "第二个yield执行完成~"

        yield 3

        print "第三个yield执行完成~"

    for i in func1():

        print i

    >>>1

           第一个yield执行完成~

          2

           第二个yield执行完成~

          3

           第三个yield执行完成~

  2. 生成器表达式:使用类似于列表推导式的方法,但是返回的对象不再是一个列表,而是一个可以按需生成结果的一个对象(生成器)。

       例1:

        for i in (i for i in range(10000)):

            print i

(i for i in range(5)) 这个就是生成器表达式。


(i for i in range(10000)) =  def test(): for i in range(10000):yield i

这两个种写法起到的作用是一样的,只不过是写法不同,一个是生成器表达式,另一种是函数式生成器。


有没有觉得这种生成器表达式和列表推导式看起来很像,不同的地方就在于列表推导式是使用[]中括号,而生成器表达式使用的是()小括号?

事实就是如此,它们之间的语法确实只差一个括号,但是,生成器表达式更节省内存空间。



关于生成器,大致就说的差不多了,最后来个总结:

  1. 生成器的定义方法与普通的函数是一模一样的,不同的地方就是生成器使用yield返回一个值,函数使用return返回一个值。

  2. 在python中,生成器会自动实现迭代协议,在没有值可以返回的时候,返回一个StopIteration异常。

  3. 生成器使用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态,保留足够的信息,以便之后从它离开的地方继续执行。

下面的例子是列表推导式和生成器表达式执行的效率对比,感兴趣的小伙伴可以在自己电脑上执行一下试试。

#列表解析

sum([i for i in range(100000000)])#内存占用大,机器容易卡死

 

#生成器表达式

sum(i for i in range(100000000))#几乎不占内存





      本文转自苏浩智 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/suhaozhi/1908913,如需转载请自行联系原作者




相关文章
|
27天前
|
大数据 数据处理 开发者
Python中的迭代器和生成器:不仅仅是语法糖####
本文探讨了Python中迭代器和生成器的深层价值,它们不仅简化代码、提升性能,还促进了函数式编程风格。通过具体示例,揭示了这些工具在处理大数据、惰性求值及资源管理等方面的优势。 ####
|
2月前
|
存储 索引 Python
|
1月前
|
JavaScript 前端开发 算法
python中的列表生成式和生成器
欢迎来到瑞雨溪的博客,这里是一位热爱JavaScript和Vue的大一学生的天地。通过自学前端技术2年半,现正向全栈开发迈进。如果你从我的文章中受益,欢迎关注,我将持续更新高质量内容,你的支持是我前进的动力!🎉🎉🎉
24 0
|
2月前
|
Python
Python生成器、装饰器、异常
【10月更文挑战第15天】
|
2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
88 1
|
2月前
|
存储 数据处理 Python
深入解析Python中的生成器:效率与性能的双重提升
生成器不仅是Python中的一个高级特性,它们是构建高效、内存友好型应用程序的基石。本文将深入探讨生成器的内部机制,揭示它们如何通过惰性计算和迭代器协议提高数据处理的效率。
|
1月前
|
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。 ###
|
2月前
|
存储 索引 Python
Python 迭代器是怎么实现的?
Python 迭代器是怎么实现的?
47 6
|
3月前
|
索引 Python
解密 Python 迭代器的实现原理
解密 Python 迭代器的实现原理
53 13
|
2月前
|
存储 大数据 数据处理
Python 中的列表推导式与生成器:特性、用途与区别
Python 中的列表推导式与生成器:特性、用途与区别
34 2