python 迭代器生成器

目录

一、可迭代对象

1.1 判断是否为可迭代对象

二、迭代器

2.1 判断对象是否是一个迭代器

2.2 手写一个迭代器

2.3 迭代器应用场景

三、生成器

3.1 生成器介绍

3.2 使用yield 关键字 生成器，来实现迭代器

3.3 生成器（yield关键字）的运行逻辑

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一、可迭代对象

可迭代对象，就是 可以使用for 循环遍历的对象。

比如 list 列表

 tuple 元组

set 集合

str 字符串

dic 字典

如果想要使用for来遍历，这个对象必需具有 __iter__ 方法

1.1 判断是否为可迭代对象

方法一：

from typing import Iterable
isinstance(obj,Iterable)

方法二：

是否有__iter__ 方法

print(hasattr(list,"__iter__"))
print(hasattr(str,"__iter__"))
print(hasattr(tuple,"__iter__"))
print(hasattr(dict,"__iter__"))
print(hasattr(set,"__iter__"))True
True
True
True
True

二、迭代器

1、迭代器首先是一个可迭代对象，拥有__iter__ 方法，返回self

2、还必须要有 __next__ 方法。__next__ 方法 用来输出下一个元素。如果没有下一个值，则抛出StopIterator 异常

3、迭代器，使用for操作时，得到的每一个元素，会自动的调用__next__方法，从而得到下一个元素，依次循环，这样就能遍历所有的元素了。for语句迭代会忽略异常。

4、迭代器迭代的时候，使用for，不要使用while

5、迭代器只能迭代一次。（因为对象里用于迭代计算的下标一直是增加的）

6、迭代器比list占用更小的内存。

2.1 判断对象是否是一个迭代器

迭代器同时拥有 __iter__ 方法 与 __next__ 方法。

方法一：

isinstance(obj,Iterator)

注意，这里是Iterator 不是Iterable

列表list，是一个可迭代对象，但不是一个迭代器。

from typing import Iterable, Iteratora = [1,2,3]
print(isinstance(a,Iterable))
# True
print(isinstance(a,Iterator))
# False

将 可迭代对象，转化为一个迭代器，使用iter方法.

from typing import Iterable, Iteratora = [1,2,3]
print(isinstance(a,Iterable))
print(isinstance(a,Iterator))b = iter(a)
print(isinstance(b,Iterator))# True

2.2 手写一个迭代器

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: 喵酱
# @time: 2023 - 02 -18
# @File: my_iterator.pyclass MyIterator(object):def __init__(self, stop: int, start=0):self.stop = stopself.value = startdef __next__(self):"""返回下一个元素，没有则抛出StopIteration 异常"""if self.value < self.stop:self.value += 1else:raise StopIterationreturn self.valuedef __iter__(self):return selfif __name__ == '__main__':myIterator = MyIterator(5)print(myIterator.__next__())print(myIterator.__next__())print(myIterator.__next__())print(myIterator.__next__())print(myIterator.__next__())print(myIterator.__next__())

输出结果：

1
2
3
4
5
Traceback (most recent call last):File "/Users/zhaohui/PycharmProjects/MyTest/cekai/my_iterator.py", line 27, in <module>print(myIterator.__next__())File "/Users/zhaohui/PycharmProjects/MyTest/cekai/my_iterator.py", line 16, in __next__raise StopIteration
StopIteration

使用for遍历

    myIterator = MyIterator(5)for i in myIterator:print(i)打印结果：
1
2
3
4
5

2.3 迭代器应用场景

迭代器，占用内存，远远小于list。

需要节省内存的场景。

三、生成器

3.1 生成器介绍

生成器：为了快速、方便的创建一个迭代器。

生成器，就是一个使用了yield 关键字的迭代器。

3.2 使用yield 关键字 生成器，来实现迭代器

举例：

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

每个元素平方，再生成一个新的list

new_list = [1,4,9,16,25]

方法一：

使用list实现

list = [1, 2, 3]
list1 = []for i in list:list1.append(i * i)
print(list1)

方法二：

手动创建一个迭代器

class Square(object):def __init__(self, start, stop):self.value = startself.stop = stopdef __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.value > self.stop:raise StopIterationqueare_num = self.value * self.valueself.value += 1return queare_numif __name__ == '__main__':square = Square(1, 5)for i,s in enumerate(square):print(i,s)

打印结果：

0 1
1 4
2 9
3 16
4 25

方法三 使用yield 关键字，实现一个生成器

def square_yield(start:int,stop:int):for i in range(start,stop+1):yield i*iif __name__ == '__main__':square_yield(1,4)

yield 就等价于迭代器中的 __next__ 方法

yield 关键字，与 return 方法比较

def square_yield(start:int,stop:int):for i in range(start,stop+1):yield i*idef squqre_return(start,stop):for i in range(start,stop+1):return i*iif __name__ == '__main__':square_yield(1,4)print(squqre_return(1,4))

方法中，return 方法，就表示这个函数结束了。

yield 返回的是一个 生成器类。

3.3 生成器（yield关键字）的运行逻辑

1、yield 关键字，与return 一样，会返回一个结果。 但是return返回的是 运行结果

但是yield返回的，可不是运行结果，返回的是一个迭代器的对象。只有这个对象调用__next__

的时候，才会执行业务逻辑

2、 yield 会记录每次的运行位置。

3、只有生成器的对象在调用__next__方法时，才会执行业务代码。业务代码执行完，函数就会变成非runnning状态（挂起状态）。直到下一次__next__方法被调用

举几个例子，方便我们理解一下

举例一：

------没有使用yield关键字

def f1():print("开始执行")return "f1被执行了"if __name__ == '__main__':fun = f1()

当调用f1函数时，f1里面的业务代码被执行了。

------使用yield关键字

def f():print("yield 1------------")a = 1yield aprint("yield 2=================")a = 2yield aprint("yield 3=================")a = 3yield aif __name__ == '__main__':generator = f()

运行结果为空，因为generator = f()，得到的是一个生成器的对象，没有调用业务代码。

当我们第一次调用__next__时

    generator = f()print(generator.__next__())

输出结果：

yield 1------------
1

当第二次调用__next__时

输出结果：

yield 2=================
2

 当第三次调用__next__时

输出结果：

yield 3=================
3

当生成器的对象，调用__next__方法时，yield 会记录每一次 运行的位置，当 下一次调用__next__方法时，业务代码会接着上一次的位置继续运行。

如下图：

 

整体代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: 喵酱
# @time: 2023 - 02 -18
# @File: diedai5.pydef f():print("yield 1------------")a = 1yield aprint("yield 2=================")a = 2yield aprint("yield 3=================")a = 3yield aif __name__ == '__main__':generator = f()print(generator.__next__())print(generator.__next__())print(generator.__next__())

举例二：

解释一下上面求平方的函数，的生成器

def square_yield(start:int,stop:int):for i in range(start,stop+1):yield i*i

每次__next__ 都会记录 业务代码运行位置。

--------当第一次调用__next__ 时：

i = 1 ，返回 1x1 的结果。内存中记录 i = 1

--------第二次调用__next__ 时：

上一次的记录是i=1,开启for下一轮的循环，则i=2.返回 2x2 的结果。内存中记录 i = 2