标签:多次 基于 return 工作 初始 保存 工具 style stop
迭代器即迭代的工具,而迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值,而单纯地重复则不是迭代
单纯地重复,因而不是迭代 while True: print(‘===>‘)
l=[1,2,3] count=0 #迭代 while count < len(l): print(l[count]) count+=1
对于序列类型:字符串、列表、元组,可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器
可迭代对象 可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__; ‘hello Python‘.__iter__ (1,2,3,4,5,6).__iter__ [1,2,3,4,5,6].__iter__ {‘a‘:1}.__iter__ {‘a‘,‘b‘}.__iter__ open(‘test.txt‘).__iter__ 迭代器对象 可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象,而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象。例如文件类型 open(‘test.txt‘).__iter__() open(‘test.txt‘).__next__() ps:迭代器对象一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象
dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3} #得到迭代器对象,迭代器对象既有__iter__又有__next__,但是:迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身 iter_dic=dic.__iter__() iter_dic.__iter__() is iter_dic #True #等同于next(iter_dic) print(iter_dic.__next__()) print(iter_dic.__next__()) print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration,或者说结束标志 print(iter_dic.__next__()) #使用迭代可以不依赖索引迭代取值 iter_dic=dic.__iter__() while 1: try: k=next(iter_dic) print(dic[k]) except StopIteration: break 优化方法 #基于for循环可以完全不再依赖索引去取值 dic={‘a‘:1,‘b‘:2,‘c‘:3} for k in dic: print(dic[k]) for循环的工作原理 执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象iter_dic 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器,并且不会执行函数内部代码
def func(): print(‘====>first‘) yield 1 print(‘====>second‘) yield 2 print(‘====>third‘) yield 3 print(‘====>end‘) g=func() print(g)
g.__iter__ g.__next__ 因此生成器就是迭代器则可以这么取值 res=next(g) print(res)
标签:多次 基于 return 工作 初始 保存 工具 style stop
原文地址:https://www.cnblogs.com/dragon-123/p/10252330.html