python深坑之迭代器和生成器

本文以实例详解了python的迭代器与生成器,具体如下所示:

迭代器概述:

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。

迭代器的优点

对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple、list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值)。但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言,迭代器是唯一的访问元素的方式。

另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件,或是斐波那契数列等等。

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口,只要定义了iter()方法对象,就可以使用迭代器访问。

迭代器有两个基本的方法

next方法:返回迭代器的下一个元素iter方法:返回迭代器对象本身下面用生成斐波那契数列为例子,说明为何用迭代器

示例代码1

直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差,因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。

示例代码2

代码2满足了可复用性的需求,但是占用了内存空间,最好不要。

示例代码3

对比:

前一个返回1000个元素的列表,而后一个在每次迭代中返回一个元素,因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题

执行

Fabs 类通过 next() 不断返回数列的下一个数,内存占用始终为常数

使用迭代器

使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象:

使用next()方法可以访问下一个元素:

python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常

了解了StopIteration,可以使用迭代器进行遍历了

事实上,因为迭代器如此普遍,python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。在for循环中,Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器,自动调用next()获取元素,还完成了检查StopIteration异常的工作。如下

首先python对关键字in后的对象调用iter函数迭代器,然后调用迭代器的next方法获得元素,直到抛出StopIteration异常。

定义迭代器

下面一个例子——斐波那契数列:

结果:

生成器

带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),几个例子说明下(还是用生成斐波那契数列说明)

可以看出代码3远没有代码1简洁,生成器(yield)既可以保持代码1的简洁性,又可以保持代码3的效果

示例代码4

执行

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 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:

return的作用

在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕;如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。例如

示例代码5 文件读取

如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180518G1X29E00?refer=cp_1026
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