Python生成器generator简介
2021-04-14 21:26
标签:注意 ring -- print 中断 rap mat 循环 理解 生成器generator 生成器的本质是一个迭代器(iterator) 要理解生成器,就要在理解一下迭代,可迭代对象,迭代器,这三个概念 迭代(iteration):在python中迭代通常是通过for...in...来实现的.而且只要是可迭代对象iterable,都能进行迭代. 可迭代对象(iterable):Python中的任意的对象,只要它定义了可以返回一个迭代器的 __iter__方法,或者定义了可以支持下标索引的__getitem __方法,那么它就是一个可迭代对象。简单说,可迭代对象就是能提供迭代器的任意对象.返回的是一个iterator 对象.官方解释 迭代器(iterator ) : 简单的说,迭代器就是实现了iterator.__iter__() 和iterator.__next__() 的对象,iterator.__iter__()方法返回的是iterator对象本身.根据官方的说法,正是这个方法,实现了for ... in ...语句.而iterator.__next__()是iterator区别于iterable的关键了,它允许我们显式地获取一个元素.当调用next()方法时,实际上产生了2个操作: 更新iterator状态,令其指向后一项,以便下一次调用,每一个值过后,指针移动到下一位,对iterator遍历完后,其变成了一个空的容器,但不是None ,需要注意的是,迭代结束后,指针不会自动返回到首位,而是依旧停留在末位置,想要在开始,需要重新载入迭代对象. 实例理解: 可见,itertor 一定是iterable ,但iterable不一定是itertor 可以看到迭代器具有__next__ 这个方法,可迭代对象具有__getitem__ 迭代器是消耗型的,随着指针的移动,遍历完毕以后,就为空,但是不是None 使用迭代器的内置方法 __next__ 和 next() 方法,遍历元素前言
iteration, iterable, iterator
>>> from collections import Iterable, Iterator
>>> a = [1,2,3] # 众所周知,list是一个iterable
>>> b = iter(a) # 通过iter()方法,得到iterator,iter()实际上调用了__iter__(),
>>> isinstance(a, Iterable)
True
>>> isinstance(a, Iterator)
False
>>> isinstance(b, Iterable)
True
>>> isinstance(b, Iterator)
True >>> dir(a)
[‘__add__‘,‘__class__‘,‘__contains__‘,‘__delattr__‘,‘__delitem__‘,‘__dir__‘,‘__doc__‘,‘__eq__‘,‘__format__‘,‘__ge__‘,‘__getattribute__‘,‘__getitem__‘,‘__gt__‘,‘__hash__‘,‘__iadd__‘,‘__imul__‘,‘__init__‘,‘__iter__‘,‘__le__‘,‘__len__‘,‘__lt__‘,‘__mul__‘,‘__ne__‘,‘__new__‘,‘__reduce__‘,‘__reduce_ex__‘,‘__repr__‘, ‘__reversed__‘,‘__rmul__‘, ‘__setattr__‘,‘__setitem__‘,‘__sizeof__‘,‘__str__‘, ‘__subclasshook__‘,‘append‘,‘clear‘ ‘copy‘,‘count‘,‘extend‘,‘index‘,‘insert‘, ‘pop‘,‘remove‘, ‘reverse‘,‘sort‘]
>>>dir(b)
[‘__class__‘,‘__delattr__‘, ‘__dir__‘, ‘__doc__‘,‘__eq__‘, ‘__format__‘,‘__ge__‘ ,‘__getattribute__‘, ‘__gt__‘,‘__hash__‘,‘__init__‘,‘__iter__‘,‘__le__‘,‘__length_hint__‘,
‘__lt__‘,‘__ne__‘,‘__new__‘,‘__next__‘,‘__reduce__‘,‘__reduce_ex__‘,‘__repr__‘,‘__setattr__‘, ‘__setstate__‘,‘__sizeof__‘,‘__str__‘,‘__subclasshook__‘] >>> c = list(b)
>>> c
[1, 2, 3]
>>> d = list(b)
>>> d
[]
# 空的iterator并不等于None.
>>> if b:
... print(1)
...
1
>>> if b == None:
... print(1)
...
In [73]: e = iter(a)
In [74]: next(e)
Out[74]: 1
In [75]: e.__next__
Out[75]:
In [76]: e.__next__()
Out[76]: 2
In [77]: e.__next__()
Out[77]: 3
In [78]: e.__next__()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration Traceback (most recent call last)
----> 1 e.__next__()
StopIteration:
当遍历完毕时,会返回一个StopIteration 的错误.
for...in.... 遍历迭代
当我们对一个iterable 使用for ....in... 进行遍历时,实际上是想调用iter() 方法得到一个iterator ,假设为x ,然后循环的调用x 的__next__() (next())方法,取得每一次的值,直到iterator为空,返回StopIteration 作为循环的结束的标准.for....in...会自动处理 StopIteration 异常,从而避免了抛出异常,从而使程序中断.流程图为:
x = [1, 2, 3]
for i in x:
print(x)
Python生成器generator简介
标签:注意 ring -- print 中断 rap mat 循环 理解
原文地址:https://www.cnblogs.com/zwhy8/p/13336400.html
文章标题:Python生成器generator简介
文章链接:http://soscw.com/index.php/essay/75815.html