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. React 系列教程2:编写兰顿蚂蚁演示程序

    简介 最早接触兰顿蚂蚁是在做参数化的时候,那时候只感觉好奇,以为是很复杂的东西.因无意中看到生命游戏的 React 实现,所以希望通过兰顿蚂蚁的例子再学习一下 React. 兰顿蚂蚁的规则非常简单: ...

  2. python全局解释器GIL

    1.什么是进程: 进程是竞争计算机资源的基本单位.对于单核CPU来讲,同一时间只能有一个进程在运行,所以当我们开启多个应用时,操作系统需要根据进程调度算法去在不同的应用程序之间切换,而不同的进程之间切 ...

  3. [题解]ybt1365:FBI树(fbi)

    ybt1365:FBI树(fbi) [题目描述] 我们可以把由“0”和“1”组成的字符串分为三类:全“0”串称为B串,全“1”串称为I串,既含“0”又含“1”的串则称为F串. FBI树是一种二叉树,它 ...

  4. jdk8中的stream

    https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-java8streamapi/ Java 8 中的 Streams API 详解 Streams 的背景 ...

  5. (三)jdk8学习心得之方法引用

    三.方法引用 https://www.jianshu.com/p/c9790ba76cee 这边博客写的很好,可以首先阅读,在这里感谢这篇文章的博主. 1. 格式 调用者::调用者具备的方法名 2. ...

  6. 【python 字符串】 字符串的相关方法(一)

    将字符串首字母变为大写 ->  capitalize() 方法 # 将字符串的首字母转换为大写 text = 'alet' ret = text.capitalize() print(ret) ...

  7. pixy&STM32使用记录(串口&SPI外设)

    先踏踏实实的把stm32的外设串口,SPI搞清楚,不要眼高手低,看不起小事.用SPI通信将pixy的数据读出来,将数据用串口发到串口助手上,然后处理数据,利用STM32的定时器调节pwm,控制电机,先 ...

  8. Oracle字符串行拆分成列的三种方式

    Oracle字符串行拆分成列的三种方式 --muphy 开发过程中经常会遇到将前台多个值用逗号连接一同传递到后台查询,这个用逗号连接的字符串分隔的每个字符串分别对应Oracle数据库表的不同行. 如下 ...

  9. python学习日记(异常)

    异常和错误 错误 1.语法错误 这种错误,根本过不了python解释器的语法检测,必须在程序执行前就改正 #语法错误示范一 if #语法错误示范二 def test: pass #语法错误示范三 pr ...

  10. 使用diff或者vimdiff比较远程文件(夹)与本地文件夹

    方法1:管道给diff $ssh eric@192.168.1.11 "cat ~/remote_file.txt" | diff - ~/local_file.txt 如果 Fi ...