Iterator(迭代器)
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概念
迭代器是访问集合元素的一种方式。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。
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可迭代对象
迭代器提供了一个统一的访问集合的接口。只要是实现了iter()或getitem()方法的对象,就可以使用迭代器进行访问。
例子:
- 序列:字符串、列表、元组
- 非序列:字典、文件
- 自定义类:用户自定义的类实现了iter()或getitem()方法的对象
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可迭代对象创建的两种方法
第一种:
# 迭代器对象实现了__iter__()方法 class Fibs: def __init__(self): self.a = 0 self.b = 0 def next(self): self.a,self.b = self.b,self.a+self.b return self.a def __iter__(self): return self
__iter__
()方法实现了对象可迭代,next()方法实现了迭代。第二种:
# 用iter()工厂类实例化一个可迭代对象 it = iter([1,2,3]) it.next()
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从迭代器中获得序列
it = iter([1,23,3]) lits(it)
使用list构造方法显式地讲迭代器转化成列表。
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一种更方便的建立迭代器
# 用括号扩住才是迭代器 it = (x for x in [2,3,4])
生成器
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概念
生成器是一种用普通的函数语法定义的迭代器(也叫简单生成器),有点像java中的静态域里面的数据,但用更加灵活。生成器不会把结果保存在一个系列中,而是保存生成器的状态,在每次进行迭代时返回一个值,直到遇到StopIteration异常结束。 -
yield
在函数中如果出现了yield关键字,那么该函数就不再是普通函数,而是生成器函数。
yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator。可以用for循环遍历相比于迭代器,生成器更加灵活。
程序执行到yield后就会返回输出,yield下面的代码会在下次调用next()时运行
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yield与return
在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕时返回StopIteration
如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。# 不会执行到'b' def ge(): yield 'a' return yield 'b'
如果在return后返回一个值,那么这个值为StopIteration异常的说明,不是程序的返回值。
# 不会输出'world' def ge(): yield 'hello' return 'world'
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创建一个生成器
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简单生成器
# 简单生成器,一个无穷产生奇数的生成器函数 def odd(): n=1 while True: yield n n+=2
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循环生成器
# 循环生成器 g = ((i+2)**2 for i in range(2, 27))
range()是一个生成器
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递归生成器
# 处理多层嵌套的数据(二维数组等等) def flatten(nested): try: for sublist in nested: forelement in flatten(sublist): yield element except TypeError: yield nested list(flatten([1,[2,3],[4,[5,6]],7,8]))
当函数被告知展开一个元素(元素无法展开,一个可迭代对象才能展开 ),for循环会引发一个TypeError异常。但上面的那种情况在处理元素是字符串的时候不适用。
def flatten(nested): try: # 不要迭代类似字符串的数据对象 try: nested + '' # 当nested不是一个字符串的时候会引发一个TypeError except TypeError: pass else: raise TypeError for sublist in nested: for element in flatten(sublist): yield element except TypeError: yield nested # 下面的是可以打印出多层嵌套的数据(无论是一般数据还是字符串) def flatten(nested): try: if isinstance(nested, str): raise TypeError for sublist in nested: for element in sublist: yield element except TypeError: yield nested
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生成器方法
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send
可以改变生成器内部值的方法
要在生成器挂起后才有意义(也就是说在yield函数第一次被运行之后),如果相对刚刚启动的生成器使用send()方法,可以讲None作为其参数进行调用。
def repeater(value): while True: new = (yield value) if new is not None: value = new # 使用方法 r = repeater(42) r.next() r.send('Hello world!')
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throw
用于在生成器内引发一个异常(在yield表达式中)
def gen(): while True: try: yield 'normal value' yield 'normal value 2' print 'here' except ValueError: print 'we got ValueError here' except TypeError: break # gen()用法 g - gen() print next(g) print g.throw(Valueerror) print next(g) print g.throw(TypeError) """ 程序的输出: print(next(g)):会输出normal value,并停留在yield ‘normal value 2’之前。 由于执行了g.throw(ValueError),所以会跳过所有后续的try语句,也就是说yield ‘normal value 2’不会被执行,然后进入到except语句,打印出we got ValueError here。然后再次进入到while语句部分,消耗一个yield,所以会输出normal value。 print(next(g)),会执行yield ‘normal value 2’语句,并停留在执行完该语句后的位置。 g.throw(TypeError):会跳出try语句,从而print(‘here’)不会被执行,然后执行break语句,跳出while循环,然后到达程序结尾,所以跑出StopIteration异常。 """
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close
它在yield运行处引发一个GeneratorExit异常,可以对生成器内进行代码清理,一般讲yield语句放在try/finally语句中。执行close()方法后,生成器对象就会被销毁,不能再调用next()方法
def gen(): yield 1 yield 2 yield 3 g = gen() print next(g) g.close() next(g)
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