Python基础知识7：生成器和迭代器、递归

1、迭代器：

任何可以用 for in 来迭代读取的都是迭代容器，例如lists、tuples、sets、files、dict、str、生成器等。这些容器中的元素可以逐个地迭代获取。

以下为一个简单的迭代器：

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

foriinlist:

print(i)

执行结果：

2、生成器

生成器与普通函数的区别

生成器是由函数创造的，类似于装饰器，都是在函数上面加上一个东西；而其关键词就是yield，当python看到函数中有yield时，就会将一个普通函数变成一个 generator生成器函数。

生成器(generator)概念：

生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。

yield 语句的功能：

保存上次执行的位置，下次执行时，直接从这个位置开始，而不是一次生成全部的循环。一个函数或者子程序都只能 return 一次，但是一个生成器能暂停执行并返回一个中间的结果

案例1：正常的普通函数执行

deffunc():#创建普通函数

print("start")

return123

func()#执行函数，打印出来start

执行结果：

案例2：正常的普通函数执行，并调用返回值

deffunc():#创建普通函数

print("start")

return123

ret=func()#执行函数，打印start

print(ret)#将函数值打印出来，打印函数返回值123

执行结果为：

案例3：增加yield，变成生成器。第一次执行yield后会挂起函数。

因此当调用下面的函数时执行结果为空

deffunc():#创建普通函数

print("start")

yield1#第一次执行yield后，会挂起函数

yield2

yield3

return123

func()#执行函数

目前执行结果为空。

可以打印下函数的返回值看下，是一个生成器

deffunc():#创建普通函数

print("start")

yield1#第一次执行yield后，会挂起函数

yield2

yield3

return123

ret=func()#执行函数

print(ret)

执行结果如下，为生成器：

案例4：当执行循环时，才会进函数取值。

当有循环执行时，会在上次的结果的基础上依次往下执行；

deffunc():#创建普通函数

print("start")

yield1#取第一次循环，并且挂起，把值赋给i

yield2

yield4

return123

ret=func()#执行函数

foriinret:

print('i',i)

执行结果：

案例5：调用生成器：可以用next控制，每次执行到yield挂起，只取yield之前的内容

生成器函数在每次暂停执行时，函数体内的所有变量都将被封存(freeze)在生成器中，并将在恢复执行时还原，并且类似于闭包，即使是同一个生成器函数返回的生成器，封存的变量也是互相独立的。

deffunc():#创建普通函数

print("start")

yield1

print("a")

yield2

print("b")

yield4

print("c")

return123

ret=func()#执行函数

r1=ret.__next__()#进入函数找，执行到第一个yield，挂起，仅获取之前的数据

print(r1)

执行结果：

设置了三个yield，可以调用4次。每个yield执行后挂起，只返回yield之前的内容。

在一个生成器中，如果没有return，则默认执行到函数完毕时返回StopIteration。

如果遇到return,如果在执行过程中 return，则直接抛出 StopIteration 终止迭代。

deffunc():#创建普通函数

print("start")

yield1#增加yield

print("a")

yield2

print("b")

yield3

print("c")

return123

ret=func()#执行函数

r1=ret.__next__()#进入函数找，执行到第一个yield，挂起，仅获取之前的数据

print(r1)

r2=ret.__next__()#接着上次执行的位置，执行到第二个yield，挂起

print(r2)

r3=ret.__next__()#接着上次执行的位置，执行到第三个yield，挂起

print(r3)

r4=ret.__next__()#进入上次执行的位置，执行print("c")

print(r4)

执行结果：

如果第五次就会出错。

deffunc():#创建普通函数

print("start")

yield1#增加yield

print("a")

yield2

print("b")

yield3

print("c")

return123

ret=func()#执行函数

r1=ret.__next__()#进入函数找，执行到第一个yield，挂起，仅获取之前的数据

print(r1)

r2=ret.__next__()#接着上次执行的位置，执行到第二个yield，挂起

print(r2)

r3=ret.__next__()#接着上次执行的位置，执行到第三个yield，挂起

print(r3)

r4=ret.__next__()#进入上次执行的位置，执行print("c")

print(r4)

r5=ret.__next__()#因为已经无yiled，则报错

print(r5)

执行结果：

案例6：生成器需要用迭代器来取数。如下为先使用next取数案例。

每次都从上次挂起的地方继续执行，一直到下一次的yield。

defmyrange(arg):

start=

while True:

yieldstart

start+=1

ret=myrange(10)

r1=ret.__next__()#进入函数找到yield，执行完挂起

print(r1)

r2=ret.__next__()#上次挂起的地方，继续执行，直到下一个yield后再挂起

print(r2)

执行结果：

案例7：增加控制条件

defmyrange(arg):

start=

while True:

ifstart>arg:

return

yieldstart

start+=1

ret=myrange(3)

r1=ret.__next__()#进入函数找到yield，执行完挂起，把start赋值给r1

print(r1)

r2=ret.__next__()#上次挂起的地方，继续执行，直到下一个yield后再挂起

print(r2)

r3=ret.__next__()#执行第三次循环

print(r3)

r4=ret.__next__()#执行第四次循环

print(r4)

执行结果：

案例8：使用迭代器来代替next取数

defmyrange(arg):

start=

while True:

ifstart>arg:

return

yieldstart

start+=1

ret=myrange(3)

foriteminret:

print(item)

执行结果：

案例9：迭代器取每个元素

#生成器应用案例：

defflatten(nested):

try:

ifisinstance(nested,str):# 如果是字符串，转移到TypeError。

raiseTypeError#引发异常

forsublistinnested:

forelementinflatten(sublist):#把sublist传递给nested,先执行完flatten

print('got:', element)

exceptTypeError:#每次执行flatten时都会执行此函数

yieldnested

L = ['aaadf', [1,2,3],20,40, [55, [66, [88, [99]],'ddf'],7]]

foriinflatten(L):

print(i)

执行结果：

3、递归函数

案例10：递归案例，return的值会依次传递

defd():

return'123'

defc():

r=d()

returnr

defb():

r=c()

returnr

defa():

r=b()

print(r)

a()

执行结果为123

案例11：递归实现阶乘：实现1*2*3*.....7

deffun(num):

ifnum==1:

return1

returnnum*fun(num-1)

x=fun(7)

print(x)

执行结果：5040

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