python_迭代器与生成器
一. 迭代器 什么是迭代器: 提供了一个方法，可以不断获取对象里的数据。 用户不需要关心内部细节，只需要通过这个特定接口获取数据。 当没有数据时，再次调用时，会得到一个停止标记。 不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合，节省内存 可迭代对象: 可以通过函数 iter(对象) 生成一个迭代器的对象,都是可迭代对象 迭代器: next(对象) 使用next 能够获取到对象的下一个值,这个对象就被称为迭代器 next()函数的本质,就是 调用 对象的 __next__() 方法,实现了 __next__() 方法的对象,就是迭代器 生成迭代器的方法: iter(可迭代对象) 通过模块 itertools 检测一个对象是否是可迭代对象: isinstance(对象,类) from collections import Iterable isinstance(对象,Iterable) 可迭代对象: 实现了 __iter__() 方法的对象,就是可迭代对象 def __iter__(self): return self 例 需求: 使用迭代器实现斐波那契数列 """ 迭代一个斐波那契数列 """ class Fibonacci(object): def __init__(self): # 初始化参数 self.__f1 = 1 self.__f2 = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): self.__f1, self.__f2 = self.__f2, self.__f2 +self.__f1 # 实现逻辑的方法 return self.__f1 res = Fibonacci(20) # 传入一个实参 i = 0 for v in res: if i <= 10: # 遍历打印输出10次 print(v) i += 1 else: 二 . 生成器 什么事生成器: 利用迭代器，我们可以不断的获取数据。在实际开发中，我们有时候希望数据一开始不存放在内存上，而且在遵循某种规律的情况下，用的时候再给用户. 生成器其实是一种特殊的迭代器，不过这种迭代器更加优雅。它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法 列表生成器: li1 = [v * 5 for v in range(10)] # 这是列表推导式, 掉不调用都生成一个列表,耗资源 print(li) li2 = (v * 5 for v in range(10)) # 这是列表生成器,调用时再加载,节约资源 print(next(li2)) print(next(li2)) print(next(li2)) 函数生成器: yield 使用yield,yield相当与return,但不是停止函数执行,而是相当于暂停函数执行 注意: 函数生成器,是通过函数内部使用yield来实现的,一旦函数内部使用yield,函数名()调用时,函数的代码不会执行,会返回一个生成器,使用next(生成器)时,函数代码从开始执行,直到遇到yield,代码暂停执行,当再次使用next是,继续执行.(意思就是调用一次,加载一次) 例 需求: 使用函数生成器_斐波那契数列 def fib(n): # 定义一个待传入的形参 x, y = 0, 1 i = 0 while i <= n: x, y = y, x + y # 斐波那契数列( 普通函数 ) print(x) i += 1 fib(10) # 传入实参,范围显示 扩展: @property的装饰器 可以让我们的代码变得更加的简介优雅.
