免费观看又色又爽又黄的小说免费_美女福利视频国产片_亚洲欧美精品_美国一级大黄大色毛片

python生成器與迭代器的區別是什么

小編給大家分享一下python生成器與迭代器的區別是什么,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去探討吧!

堅守“ 做人真誠 · 做事靠譜 · 口碑至上 · 高效敬業 ”的價值觀,專業網站建設服務10余年為成都人造霧小微創業公司專業提供企業網站制作營銷網站建設商城網站建設手機網站建設小程序網站建設網站改版,從內容策劃、視覺設計、底層架構、網頁布局、功能開發迭代于一體的高端網站建設服務。

對于list、string、tuple、dict等這些容器對象,使用for循環遍歷是很方便的。在后臺for語句對容器對象調用iter()函數。iter()是python內置函數。iter()函數會返回一個定義了next()方法的迭代器對象,它在容器中逐個訪問容器內的元素。next()也是python內置函數。在沒有后續元素時,next()會拋出一個StopIteration異常,通知for語句循環結束。

python生成器與迭代器的區別是什么

迭代器

迭代器是用來幫助我們記錄每次迭代訪問到的位置,當我們對迭代器使用next()函數的時候,迭代器會向我們返回它所記錄位置的下一個位置的數據。實際上,在使用next()函數的時候,調用的就是迭代器對象的_next_方法(Python3中是對象的_next_方法,Python2中是對象的next()方法)。所以,我們要想構造一個迭代器,就要實現它的_next_方法。但這還不夠,python要求迭代器本身也是可迭代的,所以我們還要為迭代器實現_iter_方法,而_iter_方法要返回一個迭代器,迭代器自身正是一個迭代器,所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。

一些術語的解釋:

1,迭代器協議:對象需要提供next()方法,它要么返回迭代中的下一項,要么就引起一個StopIteration異常,以終止迭代。
2,可迭代對象:實現了迭代器協議對象。list、tuple、dict都是Iterable(可迭代對象),但不是Iterator(迭代器對象)。但可以使用內建函數iter() ,把這些都變成Iterable(可迭代器對象)。
3,for item in Iterable 循環的本質就是先通過iter()函數獲取可迭代對象Iterable的迭代器,然后對獲取到的迭代器不斷調用next()方法來獲取下一個值并將其賦值給item,當遇到StopIteration的異常后循環結束。

Python自帶容器對象案例:

# 隨便定義一個list
listArray=[1,2,3]
# 使用iter()函數
iterName=iter(listArray)
print(iterName)
# 結果如下:是一個列表list的迭代器
# <list_iterator object at 0x0000017B0D984278>
 
print(next(iterName))
print(next(iterName))
print(next(iterName))
print(next(iterName))#沒有迭代到下一個元素,直接拋出異常
# 1
# 2
# 3
# Traceback (most recent call last):
# File "Test07.py", line 32, in <module>
# StopIteration

Python中一個實現了_iter_方法和_next_方法的類對象,就是迭代器,如下案例是計算菲波那切數列的案例

class Fib(object):
 def __init__(self, max):
  super(Fib, self).__init__()
  self.max = max
 
 def __iter__(self):
  self.a = 0
  self.b = 1
  return self
 
 def __next__(self):
  fib = self.a
  if fib > self.max:
   raise StopIteration
  self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
  return fib
 
# 定義一個main函數,循環遍歷每一個菲波那切數
def main():
 # 20以內的數
 fib = Fib(20)
 for i in fib:
  print(i)
 
# 測試
if __name__ == '__main__':
 main()

解釋說明:

在本類的實現中,定義了一個_iter_(self)方法,這個方法是在for循環遍歷時被iter()調用,返回一個迭代器。因為在遍歷的時候,是直接調用的python內置函數iter() ,由iter()通過調用_iter_(self)獲得對象的迭代器。有了迭代器,就可以逐個遍歷元素了。而逐個遍歷的時候,也是使用內置的next()函數通過調用對象的_next_(self)方法對迭代器對象進行遍歷。所以要實現_iter_(self)和_next_(self)這兩個方法。

而且因為實現了_next_(self)方法,所以在實現_iter_(self)的時候,直接返回self就可以。

總結一句話就是:

在循環遍歷自定義容器對象時,會使用python內置函數iter()調用遍歷對象的_iter_(self)獲得一個迭代器,之后再循環對這個迭代器使用next()調用迭代器對象的_next_(self) 。

注意點: _iter_(self)只會被調用一次,而_next_(self)會被調用 n 次,直到出現StopIteration異常。

生成器

作用:

延遲操作。也就是在需要的時候才產生結果,不是立即產生結果。

注意事項:

生成器是只能遍歷一次的。
生成器是一類特殊的迭代器。

分類:

第一類:生成器函數:還是使用 def 定義函數,但是,使用yield而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果,在每個結果中間,掛起函數的狀態,以便下次從它離開的地方繼續執行。

# 菲波那切數列
def Fib(max):
 n, a, b = 0, 0, 1
 while n < max:
  yield b
  a, b = b, a + b
  n = n + 1
 return '親!沒有數據了...'
# 調用方法,生成出10個數來
f=Fib(10)
# 使用一個循環捕獲最后return 返回的值,保存在異常StopIteration的value中
while True:
 try:
  x=next(f)
  print("f:",x)
 except StopIteration as e:
  print("生成器最后的返回值是:",e.value)
  break

第二類:生成器表達式:類似于列表推導,只不過是把一對大括號[]變換為一對小括號()。但是,生成器表達式是按需產生一個生成器結果對象,要想拿到每一個元素,就需要循環遍歷。

如下案例加以說明:

# 一個列表
xiaoke=[2,3,4,5]
# 生成器generator,類似于list,但是是把[]改為()
gen=(a for a in xiaoke)
for i in gen:
 print(i)
#結果是:
2
3
4
5
# 為什么要使用生成器?因為效率。
# 使用生成器表達式取代列表推導式可以同時節省 cpu 和 內存(RAM)。
# 如果你構造一個列表(list)的目的僅僅是傳遞給別的函數,
# 比如 傳遞給tuple()或者set(), 那就用生成器表達式替代吧! 
#本案例是直接把列表轉化為元組
kk=tuple(a for a in xiaoke)
print(kk)
#結果是:
(2, 3, 4, 5) 
# python內置的一些函數,可以識別這是生成器表達式,外面有一對小括號,就是生成器
result1=sum(a for a in range(3))
print(result1)
# 列表推導式
result2=sum([a for a in range(3)])
print(result2)

區別:

生成器能做到迭代器能做的所有事,而且因為自動創建了 iter()和 next()方法,生成器顯得特別簡潔,而且生成器也是高效的,使用生成器表達式取代列表解析可以同時節省內存。除了創建和保存程序狀態的自動方法,當發生器終結時,還會自動拋出 StopIteration 異常。

看完了這篇文章,相信你對python生成器與迭代器的區別是什么有了一定的了解,想了解更多相關知識,歡迎關注創新互聯行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!

文章標題:python生成器與迭代器的區別是什么
分享地址:http://m.newbst.com/article10/ppisgo.html

成都網站建設公司_創新互聯,為您提供云服務器虛擬主機標簽優化建站公司網站設計關鍵詞優化

廣告

聲明:本網站發布的內容(圖片、視頻和文字)以用戶投稿、用戶轉載內容為主,如果涉及侵權請盡快告知,我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場,如需處理請聯系客服。電話:028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載,或轉載時需注明來源: 創新互聯

成都seo排名網站優化