迭代器是一个可以在可迭代对象上迭代的对象，它会一直记录下一个被迭代的元素 next函数应用在迭代器上，用来获取序列中的下一个元素 当序列中没有下一个元素时，会抛出StopIteration异常。...因为我们可以对迭代器也使用iter，这说明了迭代器本身也是可迭代对象。你可以对任何使用可迭代对象的地方使用迭代器，但要注意的是，迭代器会保存状态，你只能通过迭代器迭代一次。...那么，我们如何运行程序呢？因为生成器也是一种迭代器，所以我们可以对它们调用next方法！ 当next被调用的时候，程序会从函数主体的第一行开始执行，一直到遇到yield语句。...和第一次调用next一样，程序会一直执行直到遇到下一个yield语句。 你能预测我们继续对c调用4次next的结果吗？ 对countdown多次调用会创建不同的生成器，它们拥有专属的状态。...之后我们使用while无限循环，每次yield所有迭代器执行next之后的结果。当有迭代器没有元素时next会抛出异常，由于我们没有捕获异常，这个异常会继续往上抛出，实现停止的效果。
但是yield的工作方式却不同，我们再来看看 yield 是如何工作的 注意：yield 关键字只能在生成器函数内部使用，其他地方使用会抛出错误 首先生成器函数会返回一个遍历器对象，只有通过调用 next...我们可不可以不采用判断语句实现呢。回到我们刚开始的定义 状态模式：当一个对象的内部状态发生改变时，会导致其行为的改变，这看起来像是改变了对象 咦，想想，洗衣机不正是需要实现状态改变，行为改变吗？...我的理解是：当调用 Generator 函数获取一个迭代器时，状态机处于初态。迭代器调用 next 方法后，向下一个状态跳转，然后执行该状态的代码。...V8 引擎直接忽略第一次使用 next 方法时的参数 与 Iterator 接口的关系 在上一篇中我们知道，一个对象的 Symbol.iterator 方法，等于该对象的遍历器生成函数，调用该函数会返回一个遍历器对象...使用 yield* 实现递归算法 实现递归算法，这也是 yield* 最有用的地方，此时生成器可以产生自身 function* nTimes(n) { if (n > 0) {
递归和迭代 聊迭代之前，我们也顺带简单了解一下递归： 1，递归：程序调用自身的编程技巧称为递归 应用案例：求n的阶乘 def factorial(n) : if n == 1 : return...1 #递归结束 return n * factorial(n - 1) #问题规模减1，递归调用 2，迭代：迭代是程序中对一组指令（或一定步骤）的重复 应用案例...如上所示code使用了迭代的方法，而列表mylist是一个可迭代对象。当你建立了一个列表，你可以逐项地读取这个列表，而这个创建的列表就是一个可迭代对象。 2.2，迭代器是什么？...python中使用iter函数来生成一个迭代器： >>> t = [1, 2, 3] >>> it = iter(t) >>> it.next() 1 生成器和yield 生成器是什么？...生成器也是一种迭代器，但是你只能对其迭代一次。这是因为它们并没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值，这样能节省大量内存空间并且提高效率。 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。
但是yield的工作方式却不同，我们再来看看yield是如何工作的 image.png 注意：yield关键字只能在生成器函数内部使用，其他地方使用会抛出错误 首先生成器函数会返回一个遍历器对象，只有通过调用...我们可不可以不采用判断语句实现呢。回到我们刚开始的定义 状态模式：当一个对象的内部状态发生改变时，会导致其行为的改变，这看起来像是改变了对象 咦，想想，洗衣机不正是需要实现状态改变，行为改变吗？...我的理解是：当调用Generator函数获取一个迭代器时，状态机处于初态。迭代器调用next方法后，向下一个状态跳转，然后执行该状态的代码。当遇到return或最后一个yield时，进入终态。...V8 引擎直接忽略第一次使用next方法时的参数 与 Iterator 接口的关系 在上一篇中我们知道，一个对象的 Symbol.iterator 方法，等于该对象的遍历器生成函数，调用该函数会返回一个遍历器对象...使用 yield* 实现递归算法 实现递归算法，这也是 yield* 最有用的地方，此时生成器可以产生自身 function* nTimes(n) { if (n > 0) {
见过这种东西吧： 你可以认为每一杯饮料就是一个生成的对象，我不会一次倒出所有的饮料 而是要喝的时候去倒出一杯（也就是需要的时候生成一个） 简单方法创建生成器 我们看个例子： 我们发现，当要生成的list...那我们怎么生成一个内容呢？ 和之前的迭代器相同，使用next（）函数即可： 直到最后会抛出异常，也就是到达了生成器的末端了 函数进化为生成器 还记得函数的定义么？...我们在之前用递归定义了一个斐波那契数列 现在我们定义一个新的函数来生成斐波那契数列的第n项 为了实现后一项等于前两项之和使用了a，b = b，a+b 为什么这样写，留给大家思考~ 提示：可以输入n=3...，自己感受一下调用函数过程中a和b的变化 值得注意的是，这个函数，当n=0时返回的是1，而不是正确的0 所以我们对其进行修改: 在循环之前，加了一个判断 小明：老湿！...仔细看好： 当我们使用next（a）对生成器操作一次时，会返回循环一次的值 也就是在yield处结束本次运行 但它的特点就是下次使用next（a）时，接着上次的断点继续运行，直到下一个yield 不断使用
使用了yield函数 就被称之为生成器，生成器是一个返回迭代器的函数，说白了生成器就是迭代器，只能用于迭代操作 不懂，没关系，下面就一个斐波那契数列为例来进行讲解： 依靠简单循环生成的一个“斐波那契数列...return n yield a #使用生成器（迭代器，当程序遇到yield函数时，会暂停并保存当前所有的信息—— # 并返回yield的值，然后程序运行到next...()函数时，并从当前位置继续运行 a,b = b,a+b count = count + 1 f = fibonacci(10) #f是一个迭代器，由生成器生成，10为递归结束的信号...但是迭代器会从集合中的第一个元素开始访问，一直到最后一个元素，迭代器只能往前不会后退。...迭代器有两种方法： iter() next() 字符串，列表，元组，字典(键值)的对象都可以创建迭代器,下面是几个简单得实例 list = [2,1,4,6] It = iter(list) for
当容器中没有可以访问的元素时， next() 方法将会抛出一个 StopIteration 的异常，从而终止迭代器。...当我们使用 for 语句的时候，for 语句就会自动的通过 __iter__() 方法来获得迭代器对象，并且通过 next() 方法来获取下一个元素，遇到 StopIteration 异常时会自动结束迭代...自定义迭代器 自己创建迭代器实际上就是实现一个带有 __iter__() 方法和 next() 方法的类，用该类创建的实例即是可迭代对象。...，函数将接着上一次停止的yield语句处继续执行，并到下一个yield处停止；如果后面没有yield就抛出StopIteration异常 递归生成器 生成器可以向函数一样进行递归使用,下面列举两个示例：...8])) 这里需要注意的是，不应该在 flatten 函数中对类似于字符串的对象进行迭代，这样会导致无穷递归，因为一个字符串的第一个元素是另一个长度为1的字符串，而长度为一个字符串的第一个元素就是字符串本身
(注：小朋友的编号是从0到n-1) 思路： 这很直接的思路是循环链表的方式，本来想要用list容器做的，但最后OJ过不了，所以最后还是使用vector容器吧，由于这些小朋友是一个圈的形式，因此当找到第一个小朋友时假设为...思路： 由于题目好多运算符不能用，我们只有想到使用递归的方法，但是递归一般要判断递归结束条件，但题目又不让使用if语句，因此我们可以使用&&运算符，也就是这句话：res && (res+=Sum_Solution...(n-1))，也就是res为零时，与运算符的右边将不执行，因此递归结束，返回最后的res即可得到总和，非常棒的思路！...可迭代对象：凡是可以用for循环及逆行遍历取值的对象称为可迭代对象，可迭代对象可以在一个周期中使用无限轮次的循环遍历。一个可迭代对象主要包括序列和迭代器两种！...生成器本质是一个函数，通常配合yield使用，当第一次调用next，程序会运行到yield位置，输出结果并将函数挂起，当第二次调用时，会直接跳转到挂起位置接着执行！
当我们唤醒协程时，函数yield才会最终返回，然后协程会继续执行直到遇到下一个yield或执行结束： coroutine.resume(co) -- co 2 coroutine.resume(co)...将协程用作迭代器 我们可以讲循环迭代器视为生产者-消费者模式的一种特例：一个迭代器会生产由循环体消费的内容。因此，用协程来实现迭代器看上去就很合适。的确。协程为实现这类任务提供了一种强大的工具。...有了这种特性，我们在编写迭代器时就无须担心如何保存连续调用之间的状态了。 为了说明这类用途，让我们编写一个遍历指定数组所有排列的迭代器。...要直接编写这种迭代器并不容易，但如果要编写一个递归函数来产生所有的排列则不是很难。思路很简单，只要依次将每个数组元素放到最后一个位置，然后递归地生成其余元素的所有排列即可。...与原始的函数 resume 不同，该函数的第一个返回值不是错误代码，当遇到错误时该函数会抛出异常，我们可以使用函数 wrap 改写 permutations: LUA function permutations
对于获取数据的方法而言，我们会一种就足够了。但是在我后来Python的使用以及TensorFlow等学习使用当中，我发现很多地方都用到了迭代器和生成器，或者是直接使用，或者是借鉴了思路。...这里有一点需要注意，因为我们创建的数组当中一共只有5个元素，如果我们调用it的次数超过5次，那么会引发超界，Python的解释器会抛出StopIterat****ion的error。...自定义迭代器 官方的迭代器的用法就这么多，这也不是它的主要用法，它最主要的用法是我们自己创建迭代器。...不同的地方是，当我们下一次再次执行的时候，会继续从上次yield处开始往下执行。有些类似于递归的时候，底层的递归执行结束回到上层的情况。因此如果我们要获取多个值，需要在生成器当中使用循环。...其实可以这么理解，迭代器和生成器遍历元素的方式是一样的，都是通过调用next来获取下一个元素。我们通过yield创建函数，返回的结果其实就是生成器生成的数据的迭代器。
, Iterable) # 整数是否可迭代 False 本质 可迭代对象的本质就是可以向我们提供一个迭代器帮助我们对其进行迭代遍历使用。...iter() 函数实际上就是调用了可迭代对象的__iter__方法。 迭代器 迭代器是用来记录每次迭代访问到的位置，当对迭代器使用next() 函数的时候，迭代器会返回他所记录位置的下一个位置的数据。...对所有的可迭代对象调用dir() 方法时，会发现他们都默认实现了__iter__ 方法。我们可以通过iter(object) 来创建一个迭代器。...yield来支持迭代器协议，所以比迭代器写起来更简单，我们甚至可以下断言道，只要在一个函数中有yield 关键字那么这个函数就不是一个函数，而是生成器 >>> def spam(): ......这里涉及到作用域的概念，可以把它看成一个带参数的闭包。当使用@use_log(level='warn')时，会将level 的值传给装饰器的环境中。
我们用一个对象模拟了迭代器，但是我们发现这个对象迭代器貌似没法复用 因此我们创建一个迭代器的工具函数 function createIteror(arr = []) { let count =...yield这样的关键字 实际上这就是内部函数的状态机，当你使用用生成器时，你调用next就会返回一个对象，并且像迭代器一样返回{value: xxx, done: false}因此在使用上，我们必须认清...，生成器必须是带有*定义的函数，内部是yield执行的状态机 当我们调用函数生成器时，并不会立即执行，返回一个遍历对象并返回一个next方法，当遍历对象调用next时，就会返回yield执行的状态机，并返回一个迭代器对象的值...= yield 1; // n为下面第二个yield(10)这里n = 10 yield n * b; // 这个n就是第二个next传入的，会把第一个yield当返回值，传给下个yield...，迭代器对象有一个next方法，当我们调用next方法时，会返回一个对象{value: xx, done: false},value就是当前迭代器迭代的具体值，当迭代器对象每调用一次next方法时，就会获取当前的值
但构造方法和其他普通方法不同的地方在于，当一个对象被创建后，会立即调用构造方法。...__iter__方法会返回一个迭代器(iterator)，所谓的迭代器就是具有next方法(这个方法在调用时不需要任何参数)的对象。在调用next方法时，迭代器会返回它的下一个值。...element except TypeError: yield nested 当flatten被调用时，有两种可能性(处理递归时大部分都是有两种情况)：基本情况和需要递归的情况...没有生成器的话，算法就需要一个作为额外参数传递的半成品方案，这样递归调用就可以在这个方案上建立起来。如果使用生成器，那么所有的递归调用只要创建自己的yield部分。...☑ 迭代器：迭代器是带有next方法的简单对象。迭代器能在一系列的值上进行迭代。当没有值可供迭代时，next方法就会引发StopIteration异常。
其实，当我们使用for语句的时候，for语句就会自动的通过__iter__()方法来获得迭代器对象，并且通过next()方法来获取下一个元素。...如同迭代器一样，我们可以使用next()函数来获取下一个值。 生成器执行流程 下面就仔细看看生成器是怎么工作的。 从上面的例子也可以看到，生成器函数跟普通的函数是有很大差别的。...结合上面的例子我们加入一些打印信息，进一步看看生成器的执行流程： 通过结果可以看到： 当调用生成器函数的时候，函数只是返回了一个生成器对象，并没有 执行。...例如，生成一个list来保护50以内的所以奇数： [iforiinrange(50)ifi%2] 生成器表达式是在python2.4中引入的，当序列过长， 而每次只需要获取一个元素时，应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析...递归生成器 生成器可以向函数一样进行递归使用的，下面看一个简单的例子，对一个序列进行全排列： defpermutations(li): iflen(li)==: yieldli else: foriinrange
如果你了解过 Python 中的 yield，那你知道何谓 generator 吗？...+ 1 #使用for循环来执行createNum()函数，它返回一个迭代值，下次迭代从yield语句的下一条语句继续执行 <!...yield 的作用 简单地讲，yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator，带有 yield 的函数不再是一个普通函数，Python 解释器会将其视为一个 generator，调用 createNum...在 for 循环执行时，每次循环都会执行 createNum 函数内部的代码，执行到 yield b 时，createNum 函数就会返回一个迭代值，下次迭代时，代码从 yield b 的下一条语句继续执行...yield 使用场景 迭代生成数据(生产者，数据量巨大时优势更加明显，它可以不占用大量内存) 接收数据(消费者) 中断(协作式的任务) 总结 一个带有 yield 的函数就是一个 generator
当Python解释器读取源代码时，为了让它按UTF-8编码读取，我们通常在文件开头写上这两行： #!...无append()，insert()等函数 为区别与(1)区别，当只有一个元素并且会有歧义时，后面加一个逗号，即(1,) ---- 条件判断 条件判断 python使用if语句实现配合elif，else...---- 参数检查 调用函数时，如果参数个数不对，解释器会自动检查出来，并抛出TypeError: ---- 返回多个值 函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。...尾递归是指：在函数返回时，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样编译器或者解释器可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧。不会出现溢出的情况。...遗憾的是，大多数编程语言没有针对尾递归做优化，Python解释器也没有做优化，所以，即使把上面的fact(n)函数改成尾递归方式，也会导致栈溢出。
我们在之前用递归定义了一个斐波那契数列 现在我们定义一个新的函数来生成斐波那契数列的第n项 ?...为了实现后一项等于前两项之和使用了a，b = b，a+b 为什么这样写，留给大家思考~ 提示：可以输入n=3，自己感受一下调用函数过程中a和b的变化 值得注意的是，这个函数，当n=0时返回的是1，而不是正确的...当我们使用next（a）对生成器操作一次时，会返回循环一次的值 也就是在yield处结束本次运行 但它的特点就是下次使用next（a）时，接着上次的断点继续运行，直到下一个yield 不断使用next（...处 下次使用next（）从上次的断电往下执行，直到生成器末端（这里表现为循环结束） 生成器属于迭代器，所以肯定是可迭代对象啦~ 3 使用for循环调用生成器 我们使用next（）去遍历生成器的时候，我们不知道什么时候会结束...而结束后再使用next（）会抛出异常 因为生成器属于迭代器 所以我们可以使用for循环去调用生成器 ?
产生可迭代对象 上面已经提过了，生成器是一个特殊的迭代器，那么它能怎样产生可迭代对象呢？...我们还可以使用 *来加强 yield的行为，让它能迭代一个可迭代对象，从而一次产生一个值。这样子就能让我们能更简单的产生可迭代对象。...nTimes里，又需要一直 yield* nTimes(n-1)，一直递归自己，到n===0为止 n===0，不满足条件不再继续递归，回退到上一层，此时n==1，执行 yield n - 1 依次回退到上一层...，执行 yield n - 1，最终 nTimes(5)产生的可迭代对象内的值就是0, 1, 2, 3 ,4 提前终止生成器 生成器也能和迭代器一样提前终止，不过和迭代器的不太一样。...next()方法时，Generator函数开始执行，直到遇到第一个yield表达式为止。
当你问生成器要一个数时，生成器会执行，直至出现 yield 语句，生成器把yield 的参数给你，之后生成器就不会往下继续运行。...当你问他要下一个数时，他会从上次的状态开始运行，直至出现yield语句，把参数给你，之后停下。...因为：list 是个可迭代对象，我们在 Python 中使用 for … in 时，Python 会给我们生成一个迭代器对象，而如上所说：迭代器是个数据流，它可以产生数据，我们一直从里面取数据就好了，而不需要我们在代码中维护... 在使用生成器时，我们创建一个函数；在使用迭代器时，我们使用内置函数iter()和next()。...在生成器中，我们使用关键字‘yield’来每次生成/返回一个对象。 生成器中有多少‘yield’语句，你可以自定义。 每次‘yield’暂停循环时，生成器会保存本地变量的状态。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
