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我们知道,在Python世界里,一切皆对象。对象根据定义的维度,又可以分为各种不同的类型,比如:文件对象,字符串对象,列表对象。。。等等。
那什么对象才能叫做可迭代对象呢?一句话:“实现了__inter__方法的对象就叫做可迭代对象”,__inter__方法的作用就是返回一个迭代器对象。直观理解就是能用for循环进行迭代的对象就是可迭代对象。比如:字符串,列表,元祖,字典,集合等等,都是可迭代对象。
for循环与__inter()__方法又有什么关系呢?
比如我们在对一个列表进行迭代时,如下代码:
x = [1,2,3] for i in x: print(i)
实际执行情况如下图:
那么什么叫迭代器呢?它是一个带状态的对象,他能在你调用next()
方法的时候返回容器中的下一个值,任何实现了__iter__
和__next__()
方法的对象都是迭代器,__iter__
返回迭代器自身,__next__
返回容器中的下一个值,如果容器中没有更多元素了,则抛出StopIteration异常。
根据定义,我们可以写一个迭代器,并通过next()方法来调用,如下代码:
class Fib(): def __init__(self,max): self.n = 0 self.prev = 0 self.curr = 1 self.max = max def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.n < self.max: value = self.curr self.curr += self.prev self.prev = value self.n += 1 return value else: raise StopIteration # 调用 f = Fib(5) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f)) print(next(f))
执行结果:
"C:\Program Files\Python36\python.exe" D:/Git/Test_Framework/utils/1.py 1 1 2 3 5 Traceback (most recent call last): File "D:/Git/Test_Framework/utils/1.py", line 37, in <module> print(next(f)) File "D:/Git/Test_Framework/utils/1.py", line 29, in __next__ raise StopIteration StopIteration Process finished with exit code 1
迭代器就像一个懒加载的工厂,等到有人需要的时候才给它生成值返回,没调用的时候就处于休眠状态等待下一次调用。直到无元素可调用,返回StopIteration异常。
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__()
方法了,只需要一个yiled
关键字。 生成器一定是迭代器(反之不成立),因此任何生成器也是以一种懒加载的模式生成值。用生成器来实现斐波那契数列的例子是:
def fib(max): n, prev, curr = 0, 0, 1 while n<max: yield curr prev, curr = curr, curr + prev n += 1
生成器特殊的地方在于函数体中没有return
关键字,函数的返回值是一个生成器对象。当执行f=fib()
返回的是一个生成器对象,此时函数体中的代码并不会执行,只有显示或隐示地调用next的时候才会真正执行里面的代码。
生成器还有一个send方法,可以往生成器里的变量传值,如下代码:
def foo(): print("first") count=yield print(count) yield f = foo() f.send(None) f.send(2)
调用过程:
f = foo()返回一个生成器 f.send(None)进入函数执行代码,遇到count=yield,冻结并跳出函数体 f.send(2)再次进入函数体,接着冻结的代码继续执行,把2传给变量count,打印count,遇到yield冻结并跳出函数
生成器表达式是列表推倒式的生成器版本,看起来像列表推导式,但是它返回的是一个生成器对象而不是列表对象。
a = (x for x in range(10)) print(a)
执行结果:
"C:\Program Files\Python36\python.exe" D:/Git/Test_Framework/utils/1.py <generator object <genexpr> at 0x000000000289D8E0> Process finished with exit code 0
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原文地址:https://www.cnblogs.com/tracydzf/p/13324024.html