python基础之生成器迭代器

- 日理万妓 2022-06-17 14:19 310阅读 0赞

1 生成器：

为什么要有生成器？

就拿列表来说吧，假如我们要创建一个list，这个list要求格式为：\[1,4,9,16,25,36……\]这么一直持续下去，直到有了一万个元素的时候为止。如果我们要创建这个list，那么应该是这样的：

[i*i for i in range(1,10001)]     #列表生成式，不要忘了
    #结果就不列出来了

这样的话，这个list会占用极多的内存，如果我们能只将算法保存在list中，那么这个list所占的内存会大大减小，等我们需要用到list的值的时候，这个list会自动运行其中的算法，将第一个值输出，再次运行时，就会自动输出第二个值，以此类推…… 这个特殊的list就被我们称之为生成器（generator）。

如何创建生成器？

创建生成器有很多方法：

1　第一种方法：

![复制代码][copycode.gif]

#将list生成式中的‘[’换为‘（’
    >>> (i*i for i in range(1,10001))
    <generator object <genexpr> at 0x7fb0a69dc6e0>
    >>> g=(i*i for i in range(1,10001))
    #使用next()函数获取g的下一个值
    >>> g.next()
    1
    >>> g.next()
    4
    >>> next(g)
    9
    #当没有元素可返回的时候，会报错
    >>> g=(i for i in range(1,3))
    >>> g.next()
    1
    >>> g.next()
    2
    >>> g.next()
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    StopIteration
    
    #实际上，我们不推荐用next()函数，较为常用的是用for循环，实际上for循环的本质就是调用了next()函数。即：首先通过iter()将可迭代的数据转换为可迭代对象，然后调用next()
    g=(i for i in range(1,11))
    for i in g:
        print(i)
    #结果为：
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    #这样当没有值可供返回的时候就会退出循环并不会报错。

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2　第二种方法：

这种方法用在函数中，比如说用函数实现杨辉三角：

![复制代码][copycode.gif]

1
              1   1
            1   2   1
          1   3   3   1
        1   4   6   4   1
      1   5   10  10  5  1
    1……………………………………………………………1

![复制代码][copycode.gif]

个人实现该函数的代码：

![复制代码][copycode.gif]

def yh():
        l=[1]
        n=[1]
        while True:
            yield n          #这里有一个yield关键字！，yield就是定义generator的关键字，yield类似于return， 　　　　　　　　　　　　　　 #当函数运行到这里就会结束，但不同的是，当下次继续运行该函数时，就会从yield下方开始，也就是接续上次运行的地方继续运行。
            l.append(0)
            n=copy.copy(l)   #注意这里为什么要用copy功能！！！！
            for i in range(len(l)):
                n[i]=l[i]+l[i-1]
            l=n
    import copy
    n=0
    for i in yh():
        if n==10:
            break
        print(i)
        n=n+1

![复制代码][copycode.gif]

这里有一个yield关键字！，yield就是定义generator的关键字，yield类似于return，当函数运行到这里就会结束，但不同的是，当下次继续运行该函数时，就会从yield下方开始，也就是接续上次运行的地方继续运行。

另外摘抄了一个比较短小精悍的代码：

![复制代码][copycode.gif]

def yh():
        N = [1]
        while True:
            yield N
            N.append(0)
            N = [N[i-1] + N[i] for i in range(len(N))]
    …………
    …………

![复制代码][copycode.gif]

2  迭代器

迭代器有什么用途？

生成器存储了算法，而迭代器则负责一次输出一个该算法的结果。迭代器类似于生成器（事实上，并不仅仅只是生成器）与循环的结合，只不过这个循环“很懒”，一次只输出一个值。

迭代和迭代器的区别：

迭代：

几乎所有的python对象都是可迭代的，像str dict list tuple generator set……等都是可迭代的。

判断一个对象是否可迭代：

>>> from collections import Iterable
    >>> isinstance([], Iterable)
    True

迭代器：

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`:Iterable`

判断一个对象是否为迭代器对象：

![复制代码][copycode.gif]

>>> from collections import Iterator
    >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
    True
    >>> isinstance([], Iterator)
    False
    >>> isinstance({}, Iterator)
    False
    >>> isinstance('abc', Iterator)
    False

![复制代码][copycode.gif]

生成器就是一个迭代器对象，他可以被next()函数调用。而像其他类型的对象，例如list，dict……需要使用iter()函数将其转换为迭代器对象。

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
    True
    >>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
    True

本文参考了廖雪峰大神的python教程。

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