Python生成器与迭代器详情_开发_开发者_运维开发者技术经验分享

1、生成器

现在可以通过生成器来直接创建一个列表，但是由于内存的限制，列表的容量肯定是有限的，如果我们需要一个包含几百个元素的列表，但是每次访问的时候只访问其中的几个，那剩下的元素不使用就很浪费内存空间。

这个时候生成器（Generator）就起到了作用，他是按照某种算法不断生成新的数据，直到满足某一个指定的条件结束

得到生成式的方式有如下几种：

通过列表生成式来得到生成器，示例代码如下：

g = (x for x in range(10))  # 将列表生成列的[]改变成为()
# 打印其类型
print(type(g))  # <class 'generator'>
# 调用其元素
print(g.__next__())  # 0
print(g.__next__())  # 1
print(g.__next__())  # 2
print(g.__next__())  # 3
print(g.__next__())  # 4
# 使用.__next__的方式调用
print(next(g))  # 5
print(next(g))  # 6
print(next(g))  # 7
print(next(g))  # 8
print(next(g))  # 9
# 使用next()的方法调用
print(next(g))  # 当数据调用不到时会报出错误 StopIteration

需要多少调用多少，不调用的不会生成，也就不会占用内存空间，可以使用循环结构来按照需要来调用

g = (x for x in range(10))  # 将列表生成列的[]改变成为()
skip = True  # 判断条件
count = 0  # 调用次数
while skip:
    count += 1  # 循环一次+1
    print(next(g))
    if count > 9:
        break  # 跳出循环

使用函数借助yield关键字来完成一个生成器，生成斐波那契数列的前20个数，示例代码如下：

def fun(len编程客栈gth):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(length):
        a, b = b, a + b
        yield a


fib = fun(20)
print(type(fib))  # <class 'generator'>  # 打印类型
count = 0
while count < 20:
    # 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765
    print(next(fib), "", end="")
    count += 1

流程如下：

在执行过程中，遇到yield关键字就会暂停执行，下次调用则继续从上次暂停的位置继续执行，因为是一个循环语句，所有会直接跳到for语句

如果在调用yield，需要给它传值，就要使用.send()方法了。

示例代码如下：

def fun(num):
    n = 0
    for i in range(num + 1):
        n += i
        ret = yield n
        print(f"这是+到{ret}的第{i + 1} 次")


g = fun(3)
print(g.send(None))
print(g.send('3'))
print(g.send('3'))
print(g.send('3'))
'''
---输出结果---
0
这是+到 3 的第 1 次
1
这是+到 3 的第 2 次
3
这是+到 3 的第 3 次
6
'''

send的加入可以使生成器更加灵活，但是需要注意的是第一次调用生成器的send()方法时，参数只能为None，否则会抛出异常。当然也可以在调用send()方法之前先调用一次next()方法，目的是让生成器先进入yield表达式。

2、迭代器与可迭代的生成器

可迭代的对象有生成器、元组、列表、集合、字典和KGNUmF字符串等

通过collections的Iterable函数结合isinstance(object, classinfo)来判断一个对象时不是可迭代的对象

迭代是访问集合元素的一种方式。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。很生成器也是迭代器。

可以被next ()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器: Iterator ，可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象：

注意：可迭代的不一定是生成器，但是生成器一定第可迭代的。

把元组、列表、集合、字典和字符串等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数

Iterable和Iterator****的区别是Iterable是可以作为for循环对象的统称；而Iterator对象需要被next()函数调用才不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误，而在这之前是不会知道其长度的，所以Iterator的计算是惰性的，只有next()函数叫他才会返回结果，Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。

from collections.abc import Iterable, Iterator
a = [1, 2, 3]
b = {1, 2, 3}
c = (1, 2, 3)
d = "123"
e = 123
f = (x for x in range(5))
# 打印数据类型
http://www.cppcns.comprint(type(a))  # <class 'list'>
print(type(b))  # <class 'set'>
print(type(c))  # <class 'tuple'>
print(type(d))  # <class 'str'>
print(type(e))  # <class 'int'>
print(type(f))  # <class 'generator'>
print("-" * 20)

# 打印是否为可迭代对象
print(isinstance(a, Iterable))  # True
print(isinstance(b, Iterable))  # True
print(isinstance(c, Iterable))  # True
print(isinstance(d, Iterable))  # True
print(isinstance(e, Iterable))  # False
print(isinstance(f, Iterable))  # True
print("-" * 20)
# 除了字符串都是可迭代对象

# 打印是否是迭代器
print(isinstance(a, Iterator))  # False
print(isinstance(b, Iterator))  # False
print(isinstance(c, Iterator))  # False
print(isinstance(d, Iterator))  http://www.cppcns.com# False
print(isinstance(f, Iterator))  # True
# 只有f(生成器)是迭代器
print("-" * 20)


# 通过iter()将可迭代转换为迭代器
print(isinstance(iter(a), Iterator))  # True
print(isinstance(iter(b), Iterator))  # True
print(isinstance(iter(c), Iterator))  # True
print(isinstance(iter(d), Iterator))  # True

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