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python设计模式(十七):迭代器模式——迭代器与生成器

python设计模式(十七):迭代器模式——迭代器与生成器

作者: Python之战 | 来源:发表于2019-02-19 22:43 被阅读6次

    迭代模式:对外提供一个接口,实现顺序访问聚合数据,但是不显示该数据的内部机制。这就是Python中大名鼎鼎的迭代器。

    实现迭代模式对于Python来说没有多余的代码,寥寥几行代码足可以实现迭代模式。

    示例code:

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    def FibonacciSequence(n):
        x = 0
        y = 1
        i = 1
        while True:
            yield y
            if i == n:
                break
            x, y = y, x+y
            i += 1
    
    if __name__ == '__main__':
        test = FibonacciSequence(7)
        next(test)
        1
        next(test)
        1
        next(test)
        2
        next(test)
        3
        next(test)
        5
        next(test)
        8
        next(test)
        13
        next(test)
    
    

    以上是使用迭代模式输出斐波那契数列的前n列,较传统的实现方法而言更加的简洁。

    迭代器模式常应用场景是在只提供接口而不暴露内部机制的场景中,yield关键词在python协程中也有应用。

    迭代器、生成器、可迭代对象概念

    生成器:对于一个数据集合,生成器并不记住每个元素值,但在循环中记录元素位置并根据元素生成规则推算出数值,这种边循环边计算的形式是生成器。

    迭代器:是一种访问集合的方式,记住遍历位置,从第一个元素开始访问,直到最后一个元素,并且只能前进不能后退。

    可迭代对象:像list、set、str这种可以通过for遍历的类型是可迭代对象,这种遍历顺序可以从尾到头。

    凡是通过next()访问的对象都是迭代器类型,也就是说生成器就是迭代器的一种;凡是可以通过for遍历的都是可迭代对象,可迭代对象可以通过iter()转化为迭代器。

    生成器中有几个关键词:yield、yield form、send、next()、next()具体作用见示例代码。

    # 生成器示例
    
    def test():
        a = 1
        while True:
            b = yield a
            a += b
    
    def test1():
        yield from test()   # yield form 是创建一个嵌套的生成器,form后面跟一个生成器,每次执行到yield form后会先把内层的生成器执行完。
    
    if __name__ == '__main__':
        fn = test()
        next(fn)    # 通过next访问内部元素
        fn.__next__()   # 通过__next__()方法访问内部元素,作用同上
        fn.send(4)  # send有next的作用,同时向生成器内部的yield左边等式赋值
    
        fn1 = test1()
        fn.__next__()
    
    

    迭代器和可迭代对象有几个关键词:next()、itre()、for

    # 迭代器及可迭代对象
    
    a = (i for i in range(50))
    b = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    
    if __name__ == '__main__':
        next(a)
        c = iter(b)
        next(c)
    
    

    其中奥秘可能得亲身恭行,才能探知,这里只做抛砖引玉。

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