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迭代器 生成器

迭代器 生成器

作者: 我的好昵称 | 来源:发表于2019-07-02 23:13 被阅读0次
    yield返回执行结果并不中断程序执行,return在返回执行结果的同时中断程序执行。
    
    可迭代对象
    list  tuple str  类型数据使用for ...in 循环过程称为遍历,也叫迭代。
    
    
    # int整型不是iterable,即int整型不是可以迭代的
    
    如何判断一个对象是否可以迭代
    可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象:
    
    可迭代对象的本质
    可迭代对象的本质就是可以向我们提供一个这样的人”即迭代器帮助我们对其进行迭代遍历使用。
    
    可以迭代的对想通过__iter__ 方法向我们提供一个迭代器,一个具备了__iter__方法的对象,就是一个可迭代对象。
    class list(object):
       def __init__(self):
              self.container = []
       def add(self, item):
               self.container.append(item)
      def __iter__(self):
             # 我们暂时忽略如何构造一个迭代器对象
             pass
    
    mylist = MyList()
    from collections import Iterable
    isinstance(mylist, Iterable)
    True
    
    # 这回测试发现添加了__iter__方法的mylist对象已经是一个可迭代对象了
    
    iter()函数与next()函数
    list tuple都是可迭代对象,可以通过__iter_()函数获取可迭代的对象,然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据
    
    当我们已经迭代完最后一个数据之后,再次调用next()函数会抛出StopIteration的异常,来告诉我们所有数据都已迭代完成,不用再执行next()函数了。
    
    
    如何判断一个对象是否是迭代器
    
    可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterator 对象:
    
    迭代器Iterator
    所以,我们要想构造一个迭代器,就要实现它的__next__方法。
    一个实现了__iter__方法和__next__方法的对象,就是迭代器。
    
    for...in...循环的本质
    for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器
    然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item,当遇到StopIteration的异常后循环结束。
    
    
    迭代器的应用场景
    迭代器最核心的功能就是可以通过next()函数的调用来返回下一个数据值
    现在我们想要通过for...in...循环来遍历迭代斐波那契数列中的前n个数
    class FibIterator(object):
      """斐波那契数列迭代器"""
      def __init__(self, n):
          """
          :param n: int, 指明生成数列的前n个数
          """
          self.n = n
          # current用来保存当前生成到数列中的第几个数了
          self.current = 0
          # num1用来保存前前一个数,初始值为数列中的第一个数0
          self.num1 = 0
          # num2用来保存前一个数,初始值为数列中的第二个数1
          self.num2 = 1
    
    
    
    2.生成器
    生成器是一类特殊的迭代器
    要创建一个生成器,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的 [ ] 改成 ( )
    
    generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的 for 循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
    只要在def中有yield关键字的 就称为 生成器
    
    
    用了yield关键字的函数不再是函数,而是生成器。(使用了yield的函数就是生成器)
    yield关键字有两点作用:
    
    保存当前运行状态(断点),然后暂停执行,即将生成器(函数)挂起
    将yield关键字后面表达式的值作为返回值返回,此时可以理解为起到了return的作用
    可以使用next()函数让生成器从断点处继续执行,即唤醒生成器(函数)
    
    Python3中的生成器可以使用return返回最终运行的返回值,而Python2中的生成器不允许使用return返回一个返回值(即可以使用return从生成器中退出,但return后不能有任何表达式)。
    
    使用send唤醒
    
    使用send()函数的一个好处是可以在唤醒的同时向断点处传入一个附加数据。
    
    执行到yield时,gen函数作用暂时保存,返回i的值; temp接收下次c.send("python"),send发送过来的值,c.next()等价c.send(None)

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