扣丁学堂Python培训详解Pytho

Python生成器与迭代器对于喜欢Python开发的小伙伴们来说应该是不陌生的，不了解的小伙伴也没有关系，本篇文章扣丁学堂Python培训小编就给小伙伴们详解一下Python生成器与迭代器，感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。

列表生成式:

例一：

a = [i+1 for i in range(10)]

print(a)

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

例二：

L = [1, 2, 3, 4, 5]

print([i*i for i in L if i>3])

输出:

[16, 25]

例三：

L = [1, 2, 3, 4, 5]

I = [6, 7, 8, 9, 10]

print([i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8])

输出：

[18, 21, 24, 28, 30, 35]

生成器：

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

示例：

L = [1, 2, 3, 4, 5]

I = [6, 7, 8, 9, 10]

g = (i*a for i in L for a in I )

print(g)

输出：

<generator object <genexpr> at 0x00000276586C1F48>

创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。

我们可以直接打印出list的每一个元素，可以通过generator的next()方法

next(g)

例一：

L = [1, 2, 3, 4, 5]

I = [6, 7, 8, 9, 10]

g = (i*a for i in L for a in I )

print(next(g))

print(next(g))

print(next(g))

输出：

6

7

8

例二：

L = [1, 2, 3, 4, 5]

I = [6, 7, 8, 9, 10]

g = (i*a for i in L for a in I if i > 2 if a < 8)

print(next(g))

print(next(g))

print(next(g))

输出：

18

21

24

因为generator保存的是算法，每次调用next(g)就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象：

例三：

g = (i*i for i in range(0, 5))

for i in g:

print(i)

当我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()方法，而是通过for循环来迭代它。

generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现。

比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):

n, a, b = 0, 0, 1

while n < max:

print b

a, b = b, a + b

n = n + 1

上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数：

fib(6)

1

1

2

3

5

8

仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实非常类似generator。

也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了：

def fib(max):

n,a,b = 0,0,1

while n < max:

#print(b)

yield b

a,b = b,a+b

n += 1

return 'done'

这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator：

def fib(max):

n, a, b = 0, 0, 1

while n < max:

yield b

a, b = b, a + b

n = n + 1

return 'done'

print(fib(5))

输出：

<generator object fib at 0x0000023DC66C1F48>

调用方法： ##但是用for循环调用generator时，\

发现拿不到generator的return语句\

的返回值。如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中：

for i in fib(5):

print(i)

输出：

1

1

2

3

5

或者：

date = fib(5)

print(date.__next__())

print(date.__next__())

print(date.__next__())

print('test')

print(date.__next__())

print(date.__next__())

输出：

1

1

2

test

3

5

send方法有一个参数，该参数指定的是上一次被挂起的yield语句的返回值

还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果

coding:utf-8

author = 'Alex Li'

import time

def consumer(name):

print("%s 准备吃包子啦!" %name)

while True:

baozi = yield

print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))

def producer(name):

c = consumer('A')

c2 = consumer('B')

c.__next__()

c2.__next__()

print("老子开始准备做包子啦!")

for i in range(10):

time.sleep(1)

print("做了2个包子!")

c.send(i)

c2.send(i)

producer("alex")

通过生成器实现协程并行运算

迭代器:

可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

from collections import Iterableisinstance([], Iterable)

True

isinstance({}, Iterable)

True

isinstance('abc', Iterable)

True

isinstance((x for x in range(10)), Iterable)

True

isinstance(100, Iterable)

False

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

from collections import Iteratorisinstance((x for x in range(10)), Iterator)

True

isinstance([], Iterator)

False

isinstance({}, Iterator)

False

isinstance('abc', Iterator)

False

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

isinstance(iter([]), Iterator)

True

isinstance(iter('abc'), Iterator)

True

为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator？

这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

小结:

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

Python3的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的，例如：

for x in [1, 2, 3, 4, 5]:

pass

实际上完全等价于：

首先获得Iterator对象:

it = iter([1, 2, 3, 4, 5])

循环:

while True:

try:

获得下一个值:

x = next(it)

except StopIteration:

遇到StopIteration就退出循环

break

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