菜鸟教程《Python 3 教程》笔记(13):迭代器与生成器
菜鸟教程《Python 3 教程》笔记(13)
- 13 迭代器与生成器
- 13.1 迭代器
- 13.1.1 创建一个迭代器
- 13.1.2 StopIteration
- 13.2 生成器
- 13.3 yield 使用浅析
- 13.3.1 通过 iterable 对象来迭代
- 13.3.2 使用 isgeneratorfunction 判断
- 13.3.3 类的定义和类的实例
- 13.3.4 return 的作用
- 13.3.5 另一个 yield 的例子
13 迭代器与生成器
出处: 菜鸟教程 - Python3 迭代器与生成器
13.1 迭代器
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next()。
字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器:
>>> list = [1, 2, 3, 4]
>>> it = iter(list) # 创建迭代器对象
>>> print (next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
13.1.1 创建一个迭代器
把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。
-
__iter__()方法返回一个特殊的迭代器对象, 这个迭代器对象实现了__next__()方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。 -
__next__()方法会返回下一个迭代器对象。
class MyNumbers:def __iter__(self):self.a = 1return selfdef __next__(self):x = self.aself.a += 1return xmyclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)print(next(myiter)) # 1
print(next(myiter)) # 2print(type(myclass)) # <class '__main__.MyNumbers'>
print(type(myiter)) # <class '__main__.MyNumbers'>
print(myclass is myiter) # True
print(next(myclass)) # 1
print(next(myclass)) # 2
13.1.2 StopIteration
StopIteration 异常用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况,在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。
class MyNumbers:def __iter__(self):self.a = 1return selfdef __next__(self):if self.a <= 20:x = self.aself.a += 1return xelse:raise StopIteration
13.2 生成器
在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)。
yield 是一个关键字,用于定义生成器函数,生成器函数是一种特殊的函数,可以在迭代过程中逐步产生值,而不是一次性返回所有结果。
跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
def countdown(n):while n > 0:yield nn -= 1# 创建生成器对象
generator = countdown(5)# 通过迭代生成器获取值
print(next(generator)) # 输出: 5
print(next(generator)) # 输出: 4
print(next(generator)) # 输出: 3# 使用 for 循环迭代生成器
for value in generator:print(value) # 输出: 2 1
13.3 yield 使用浅析
出处: 菜鸟教程 - Python yield 使用浅析
13.3.1 通过 iterable 对象来迭代
在 python 2 中,range() 为 list 对象,会生成 list,xrange() 为 iterable 对象。在 python 3 中,range() 和 xrange() 合并了。
13.3.2 使用 isgeneratorfunction 判断
可以利用 isgeneratorfunction 判断一个函数是否是一个特殊的 generator 函数。
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b # 使用 yielda, b = b, a + b n = n + 1from inspect import isgeneratorfunction
print(isgeneratorfunction(fab)) # True
13.3.3 类的定义和类的实例
fab 是一个 generator function,而 fab(5) 是调用 fab 返回的一个 generator,好比类的定义和类的实例的区别
import types
print(isinstance(fab, types.GeneratorType)) # False
print(isinstance(fab(5), types.GeneratorType)) # True
fab 是无法迭代的,而 fab(5) 是可迭代的
from collections import Iterable
print(isinstance(fab, Iterable)) # False
print(isinstance(fab(5), Iterable)) # True
13.3.4 return 的作用
在一个 generator function 中,如果没有 return,则默认执行至函数完毕,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
13.3.5 另一个 yield 的例子
另一个 yield 的例子来源于文件读取。如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取。
def read_file(fpath): BLOCK_SIZE = 1024 with open(fpath, 'rb') as f: while True: block = f.read(BLOCK_SIZE) if block: yield block else: return
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