Python迭代器和生成器定义与用法示例

这篇文章主要介绍了Python迭代器和生成器定义与用法,结合实例形式详细分析了Python迭代器和生成器的概念、原理、定义、使用方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python迭代器和生成器定义与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

迭代器 iter()

迭代器是访问集合中元素的一种方式,迭代器 object 从集合中的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完成.

所以迭代器的特点是:只能往前,不能后退

迭代器的优点:不需要提前准备整个迭代器中的所有元素,仅仅迭代到某个元素时才计算该元素,而之前或者之后,元素可以不存在或者销毁.因为这个特点,迭代器特别适合遍历文件比较大或者无限的集合.

总结下迭代器 iter()的特点吧:

1.访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容

2.不能随机访问集合中的某个值 ，只能从头到尾依次访问

3.访问到一半时不能往回退

4.便于循环比较大的数据集合，节省内存

**迭代器是用__next__()来取值的,来看个例子吧:

li=[1,2,3,4,56,78] a=iter(li) print(a.__next__()) print(a.__next__()) print(a.__next__()) print(a.__next__()) print(a.__next__()) print(a.__next__()) #取值到最后一个元素787 print(a.__next__())

输出:

1 2 3 4 56 78 #开始报错 Traceback (most recent call last): File "/Users/shane/PycharmProjects/Py_study/Base/S5/iter_test.py", line 14, in print(a.__next__()) stopiteration

生成器generator

一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator）；如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器

yield是个什么鬼?yield 其实和函数中的 return 一样,一样的是都会返回定义好的值,但不同的是,return 是退出函数,yield 只是暂停函数执行,等待下一次迭代器取值

我们来看个例子:

def func(): print(111) yield 1 print(222) yield 2 print(333) yield 3 ret=func() r1=ret.__next__() print(r1) #如果没有 print,只会返回111

out:

111 1

一个典型的生成器的取值方式:

def func(): print(111) yield 1 print(222) yield 2 print(333) yield 3 ret=func() r1=ret.__next__() print(r1) r2=ret.__next__() print(r2) r3=ret.__next__() print(r3) r4=ret.__next__() #如果没有 r4就不会报错,因为已经没值可取了 print(r4)

out:

Traceback (most recent call last): File "/Users/shane/PycharmProjects/Py_study/Base/S5/geno.py", line 21, in r4=ret.__next__() stopiteration 111 1 222 2 333 3

进程已结束,退出代码1

来看一个比较完整一点的生成器和迭代器吧:

def myrange(args): start=0 while True: if start > args: return else: yield start start+=1 res=myrange(3) ret=res.__next__() print(ret) ret=res.__next__() print(ret) ret=res.__next__() print(ret) ret=res.__next__() print(ret) ret=res.__next__() print(ret)

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。