Day 12 :迭代器与生成器
可迭代:在Python中如果一个对象有__iter__( )方法,则称这个对象是可迭代的(Iterable);
其中__iter__( )方法的作用是让对象可以用for ... in循环遍历,列表List、元组Tuple、字典Dictionary、字符串String等数据类型都是可迭代的
迭代器:在Python中如果一个对象有__iter__( )方法和__next__( )方法,则称这个对象是迭代器(Iterator);其中__iter__( )方法是让对象可以用for ... in循环遍历,__next__( )方法是让对象可以通过next(实例名)访问下一个元素。注意:这两个方法必须同时具备,才能称之为迭代器。列表List、元组Tuple、字典Dictionary、字符串String等数据类型虽然是可迭代的,但都不是迭代器,因为他们都没有next( )方法。
a = [1,2,3,4]
a.__iter__()
#列表是可迭代得
lst_iterator = a.__iter__()
# lst_iterator.__iter__()
#lst_iterator就是一个迭代器。
print(lst_iterator.__next__())
#执行__next__方法可以遍历里面的数字
from collections import Iterator
from collections import Iterable
print(isinstance(lst_iterator,Iterator))
#判断是否是迭代器
print(isinstance(a ,Iterable))
#判断是否是可迭代的
备注:如果迭代器里面的数据遍历完成之后会报错。:stopIteration
异常处理:try,except 可以解决这种问题
#异常处理,遍历完成之后会报错,可以用异常处理来解决
lis = [1,2,3].__iter__()
while True:
try:
print(lis.__next__())
except StopIteration:
#StopIteration ,报错信息。如果提示这个,则直接break
break
迭代器的优点:
1、能够对python 中的基本数据类型进行统一的遍历,不需要关心每个值是什么。【例如:字典,你必须知道要他们key才可以取值】
2、它可以节省内存
例如: f = open('file','w')文件句柄就是个天生迭代器 ;range(100) 是个可迭代对象。用.__iter__ 可以把他变成一个迭代器
生成器 (Gerator),Iterator(迭代器):生成器就是迭代器,生成器是自己写出来的
def generator_func():
print('')
yield 1111
g = generator_func()#---生成器的本质就是迭代器
print(g)
ret = g.__next__()
print(ret)
#带yield关键字的函数就是生成器函数
#生成器函数在执行的时候返回一个生成器
#输出:<generator object generator_func at 0x000002897D1F1B88>
#
#
# 错误示范:不能这么操作g = generator_func().__next__()
# 生成器可以强转成列表等 例:list(g)
迭代器是可迭代对象。迭代器 = 可迭代对象.___iter__()
从生成器里取值:
1、__inter__ 有几个yield就可以取几次
2、for 喜欢取值
3、注意:再调用生成器函数的时候,要先获取生成器,再进行next 取值
4、其他数据类型进行强转,里面装的是生成器所有的值
5、生成器中的内容只能取一次,按顺序取值,去完为止
6、生成器中的yield一般都有2个以上。如果一个,就相当于return .
7、 yield 一般都是和循环一起使用
例:取衣服,用上循环。
def get_clothing():
for cloth in range(100):
yield ' 第%s件衣服'%cloth
generate = get_clothing()
print(next(generate))#==generate.__next__()
print(next(generate))
print(next(generate))
for i in range(50):#一次性取50件衣服
print(generate.__next__())
# for i in get_clothing():
if i == '第100件衣服':
break
send命令:
def func():
value = yield 1
yield value
g = func()
print(g.__next__())# 生成器的第一步只能先用next。
print(g.send(10))#到yield位置后,如果有赋值 = 才可以用
#send命令,不然就算send也没用!
#这里send是赋值给value
#send 不仅next的功能,也可以传进去值(赋值操作)
#yield 是返回值
备注:如果send 要多次传值必须要有一个未被返回的yield。
如果value没有接收的值的话,会返回None
1、如果第一个yield 只是为了激活生成器。可以写个装饰器(生成器预激装饰器)
def wrapper(func):
def inner(*args,**kwargs):
ret = func(*args,**kwargs)
ret.__next__()
return ret
return inner
@wrapper
面试题:查看输出结果
例1
def demo():
for i in range(4):
yield i
g = demo()
g1 = (i for i in g)
g2 = (i for i in g1)
print(list(g1))# g1里面的值已经被list获取,所有g2是个空列表
print(list(g2))
#[0,1,2,3]
#[]
例2 注意:生成器在调用的时候才生效。下面这道题,就是当N = 10 就一直是10,而不是1,
def add(n,i):
return n + i
def test():
for i in range(4):
yield i
g = test()#生成器
for n in [1,10]:
g = (add(n,i) for i in g)
# 相当于
#n =1
#g = (add(n,i) for i in test())n
#n =10
#g = (add(n,i) for i in add(1,i) for i in test())
print(list(g))
#此时N =10
#g = (add(n,i) for i in add(10,i) for i in [0,1,2,3])
#10+0,10+1,10+2,10+3
#g = (add(n,i) for i in 10,11,12,13)
#10+10,10+11,10+12,10+13
#输出 [20, 21, 22, 23]
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