Python学习：迭代器&生成器

py3study

发布于 2020-01-19 16:37:49

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发布于 2020-01-19 16:37:49

文章被收录于专栏：python3

列表生成式

列表生成式的操作顺序：

1、先依次来读取元素 for x

2、对元素进行操作 x*x

3、赋予变量

Eg.列表生成式方式一

a = [x*x for x in range(10)]
print(a)
>>>[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Eg.列表生成式方式二

def f(n):
    return n*n
a = [f(x) for x in range(10)]
print(a)
>>>[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

生成器

定义生成器可以使用yield关键词。在Python中，它作为一个关键词，是生成器的标志

生成器一共有两种创建方式：

方式1：s=(x*x for x in range(n)) -----n为整数

s=(x*x for x in range(5))
print(s)
>>>  at 0x00000152A77E0DB0>  # 创建出一个生成器对象
print(next(s)) # 等价于s.__next()__在python2 中： s.next()
print(next(s))
for i in s:
    print(i)
>>> 0
    1
    4
    9
    16

方式2：生成器对象 yield 存在

def f():
    print('Hello')
    yield 1 # 类似于 return 的作用
    print('World!')
    yield 2
b=f()
print(b)
# next(b) # 在运行到了第一个 yield 后，函数会停止并暂时地挂起
# next(b) # 当第二次执行next()时，生成器会从yield 1，上一次的工作状态开始工作继续
for i in b:
    print(i)
>>>Hello
   1
   World!
   2

迭代器

迭代器需要满足两个条件：

1、有 iter 方法

2、有 next 方法

Eg.创建迭代器的方式

from collections import Iterator,Iterable
l = [1,2,3,4,5]
a = iter(l)  #l.__iter__() 通过iter()函数来获得一个Iterator对象
print(a)
print(next(a))
print(next(a))
>>><list_iterator object at 0x0000023A7CE027B8>
   1
   2

(一) send()方法

send拥有next的功能，但除此之外send可以在yield处传递参数并在生成器里接收，因为第一次send时并没有在yield处开始，所以没有变量来接收参数，所以可以使用g.send(None)来进行第一

次，或者使用next()

生成器中也可以这样使用

def f():
    print('Hello')
    print('World!')
    yield 1 # 类似于 return 的作用
    print('Bye!')
    yield 2
b=f()
b.send(None)
b.send(1)
>>>Hello
   World!
   Bye!

(二)isinstance()方法

可以使用isinstance()来判断一个对象是否是Iterator对象

from collections import Iterator,Iterable
l = [1,2,3,4,5]
a = iter(l)  #l.__iter__()
print(isinstance(l,list)) # 判断 l 是不是list类型
print(isinstance(l,Iterable)) # 判断 l 是不是Iterable对象
print(isinstance(l,Iterator)) # 判断 l 是不是迭代器
>>>True
   True
   False

注意：

其实生成器就是迭代器，但是迭代器不一定是生成器

字符串、元组、列表、集合、字典都是可迭代对象(Iterable)

可以通过iter()函数来获得一个Iterator对象

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原始发表：2019/03/19 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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