前言:

之前学习Python自动化,接触了不少python的学习,对生成器印象尤其深,网上也看了很多介绍,下面主要是这些概念的个人学习整理(如侵删)。

正文:

如要创建一个非常大的列表,受到内存限制,列表容量肯定也是有限的,而且很多时候,访问只是几个元素,剩余的空间更是白白浪费,

如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,Python的生成器就为之而生。

Python这门语言中,生成器毫无疑问是最有用的特性之一,也是使用的最不广泛的Python特性之一。因为其他很多语言并无生成器这个概念

生成器(generator):一边循环一边计算的机制,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。


创建一个generator:

方案一:

只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

创建Lg的区别仅在于最外层的[]()L是一个list,而g是一个generator,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
.
.
.
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

方案二:

yield的使用

在python中,当你定义一个函数,使用了yield关键字时,这个函数就是一个生成器,yield是一个关键词,类似return, 不同之处在于,yield返回的是一个生成器,以斐波拉契数列(Fibonacci)为例

著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

def fib(max):
a, b = 0, 1
while a < max:
yield b
a, b = b, a + b

运行:

for n in fib(6):

print(n)

1
1
2
3
5
8

迭代器(Iterator)

可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:

一类是集合数据类型,如listtupledictsetstr等;一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable

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:Iterator

查看帮助文档help(Iterator),可知道,Iterable继承自object, Iterator继承自Iterable

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator

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

生成器既能使用for循环,也能被next()函数调用并不断返回下一个值,所有:

生成器都是Iterator对象,但listdictstr虽然是Iterable,却不是Iterator

Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。

可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以:

Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

参考来源:

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317799226173f45ce40636141b6abc8424e12b5fb27000

 

Python 高级特性之:生成器(generator)和迭代器(Iterator)的更多相关文章

  1. Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(二):coroutine介绍

    原创作品,转载请注明出处:点我 上一篇文章Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(一):Generator中,我们介绍了什么是Generator,以及写了几个使用Gen ...

  2. 生成器generator和迭代器Iterator

    一.列表生成式       在学习生成器迭代器之前先了解一下什么是列表生成式,列表生成式是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式.什么意思?举个例子,如果想生成列表[0,1,2 ...

  3. python生成器(generator)、迭代器(iterator)、可迭代对象(iterable)区别

    三者联系 迭代器(iterator)是一个更抽象的概念,任何对象,如果它的类有next方法(next python3)和__iter__方法返回自己本身,即为迭代器 通常生成器是通过调用一个或多个yi ...

  4. Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(一):Generator

    转载请注明出处:点我 这是一系列的文章,会从基础开始一步步的介绍Python中的Generator以及coroutine(协程)(主要是介绍coroutine),并且详细的讲述了Python中coro ...

  5. Python之生成器(generator)和迭代器(Iterator)

    generator 生成器generator:一边循环一边计算的机制. 生成器是一个特殊的程序,可以被用于控制循环的迭代行为.python中的生成器是迭代器的一种,使用yield返回值函数,每次调用y ...

  6. Python中生成器generator和迭代器Iterator的使用方法

    一.生成器 1. 生成器的定义 把所需要值得计算方法储存起来,不会先直接生成数值,而是等到什么时候使用什么时候生成,每次生成一个,减少计算机占用内存空间 2. 生成器的创建方式 第一种只要把一个列表生 ...

  7. 学习python第十二天,函数4 生成器generator和迭代器Iterator

    在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator 要创建一个generator,有很多种方法.第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个genera ...

  8. Python 生成器 Generator 和迭代器 Iterator

    #最近一周刚开始接触python,基本的语法,和使用特性和Java差别还是蛮大的. 今天接触到Python的迭代器和生成器有点不是很明白,所以搜索了先关资料整理了一些自己的理解和心得 简述(Profi ...

  9. Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(四):一个简单的多任务系统

    啊,终于要把这一个系列写完整了,好高兴啊 在前面的三篇文章中介绍了Python的Python的Generator和coroutine(协程)相关的编程技术,接下来这篇文章会用Python的corout ...

  10. Python高级编程之生成器(Generator)与coroutine(三):coroutine与pipeline(管道)和Dataflow(数据流_

    原创作品,转载请注明出处:点我 在前两篇文章中,我们介绍了什么是Generator和coroutine,在这一篇文章中,我们会介绍coroutine在模拟pipeline(管道 )和控制Dataflo ...

随机推荐

  1. HashMap源码分析(二)

    前言:上篇文章,笔者分析了jdk1.7中HashMap的源码,这里将对jdk1.8的HashMap的源码进行分析. 注:jdk版本:jdk1.8.0_172 1.再看put操作 public V pu ...

  2. Quick Select算法

    https://blog.csdn.net/Yaokai_AssultMaster/article/details/68878950 https://blog.csdn.net/mrbcy/artic ...

  3. 好程序员web前端分享HTML基本结构和基本语法

    HTML基本结构和HTML基本语法 HTML基本结构 HTML的基本语法 1.<常规标记><标记 属性=“属性值” 属性=“属性值”></标记> 标记也可叫标签或叫 ...

  4. Python协程的引入与原理分析

    相关概念 并发:指一个时间段内,有几个程序在同一个cpu上运行,但是任意时刻只有一个程序在cpu上运行.比如说在一秒内cpu切换了100个进程,就可以认为cpu的并发是100. 并行:值任意时刻点上, ...

  5. Linux系统安装jdk教程

    本文仅仅适用于刚刚接触Linux系统的童鞋,毕竟本人也才刚刚玩这个东西,在此记录下以便于以后能查阅及其他童鞋能进行参考,本文为原创随笔,如需转发,请标明出处,谢谢: 此处我采用的是用VMware搭建的 ...

  6. CentOS配置svn

    参考: https://www.cnblogs.com/taohaijun/p/7172939.html 1.检查已安装版本  rpm -qa subversion 卸载旧版本SVN yum remo ...

  7. Java Core - ‘==’和‘equals’的区别

    不管是‘==’还是‘equals’,他们的比较都需要区分类型来讨论的: ‘==’ 当比较的数据类型是基本类型时,比较值是否相同 当比较的数据类型是引用类型时,不仅比较值相同还比较其所在内存地址是否相同 ...

  8. laravel 预加载特定的列

    /**订单列表 0 已删除 1执行中 2 已过期 * * @param Request $request * * @return \Illuminate\Contracts\View\Factory| ...

  9. Java基础--接口和抽象类的区别

    任何不谈使用方法的空理论都是耍流氓 使用场景 · 如果你拥有一些方法并且想让它们中的一些有默认实现,那么使用抽象类吧(Java1.8中接口也可以这么做了) · 如果你想实现多重继承,那么你必须使用接口 ...

  10. webpack4 学习 --- 处理静态资源

    webpack 是利用loader 来处理各种资源的,wepback的配置基本上就是为各种资源文件,指定不同类型的loader. 1,处理css 最基本的css 处理loader 是css-loade ...