Python高级:迭代器与生成器(全面解析)
迭代器与生成器
一、知识目标
1、掌握可迭代对象、迭代器与生成器的概念
2、理解可迭代对象的分类方法
3、掌握迭代器与生成器的使用
二、知识点
01、生成器
①、生成器表达式
②、yield函数
~~在python中使用了yield的函数被称为生成器(generator)
~~将列表生成表达式中的一对中括号改为小括号即可得到生成器。
~~如果生成元素的方法比较复杂,不适合用for循环方式实现,我们还可以借助yield关键字利用函数实现生成器的功能。例子:实现faclist函数,依次生成1的阶乘、2的阶乘、、、、n的阶乘
使用yield实现斐波那契数列:
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 n
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:
# ",".join(next(f)) # 空暇在尝试,,此处有一个小bug
print(next(f), end=",")
except StopIteration:
sys.exit()
02、迭代器
①、iter函数
迭代器(Iterator)是指可以通过next函数不断获取下一个值的对象
例如:
# 例子:字符串、列表或元组都可以用于创建迭代器
list = [1, 2, 3]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
print(next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
print(next(it))
# for i in it:
# print(i,end="")
# 判断可迭代对象和迭代器
from collections.abc import Iterator, Iterable
ls = [1, 2, 3, 4, 5] # 创建一个列表对象
g = (x for x in range(1, 6)) # 创建一个生成器
print("ls是可迭代对象:", isinstance(ls, Iterable))
print("g是可迭代对象:", isinstance(ls, Iterable))
print("ls是迭代器:", isinstance(ls, Iterator))
print("g是迭代器:", isinstance(ls, Iterator))
~~iter函数:对于可迭代对象,可以通过iter函数得到迭代器
②、next函数
~~对于迭代器,则可以使用next函数不断获取下一个元素,当所有元素都获取完毕后在调取next函数,就会引发StopIteration。
~~处理StopIteration异常
③、自定义迭代器
使用__next__和__iter__
from collections.abc import Iterator
class Faclist: # 定义Faclist类
def __init__(self): # 定义构造方法
self.n = 1
self.fac = 1
def __next__(self): # 定义next方法
self.fac *= self.n
self.n += 1
return self.fac
def __iter__(self): # 定义iter方法
return self
if __name__ == '__main__':
facs = Faclist()
print('facs是迭代器:', isinstance(facs, Iterator))
for i in range(1, 6): # i在1至5范围依次取值
print('第%d个元素:' % i, next(facs))
来源:Argonaut_