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Python迭代器與生成器要怎么理解?

2020-07-09 17:30:14 | 來源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

迭代器協(xié)議意味著對象必須提供下一個(gè)next方法。執(zhí)行此方法將返回迭代中的下一個(gè)項(xiàng)目,或?qū)е聅toplteration異常終止迭代。而生成器可以理解為一種數(shù)據(jù)類型,它可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)迭代器協(xié)議(其他數(shù)據(jù)類型需要調(diào)用它們自己的內(nèi)置__iter__方法),因此生成器是可迭代的對象。那么到底Python迭代器與生成器要怎么理解?在Python中,使用for... in ...來對list、tuple、set和dict數(shù)據(jù)類型并過濾掉所有數(shù)據(jù)。 如下:

for element in [1, 2, 3]:

print(element)

for element in (1, 2, 3):

print(element)

for key in {'one':1, 'two':2}:

print(key)

for char in "123":

print(char)

for line in open("myfile.txt"):

print(line, end='')

  1、迭代器

對字符串,列表,使用內(nèi)置函數(shù) iter 轉(zhuǎn)化為可迭代對象, 使用next關(guān)鍵字,可迭代對象每次取其中的一個(gè)值。如下面代碼:

nums = [1,2,3,4]

nums = iter(nums)

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums))

輸出

1

2

3

4

如果超出數(shù)據(jù)的長度,將會(huì)報(bào)錯(cuò) StopIteration

nums = [1,2,3,4]

nums = iter(nums)

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums))

print(next(nums)) # 超過數(shù)據(jù)長度,報(bào)錯(cuò) StopIteration

  2、生成器

使用生成器可以創(chuàng)建迭代器。生成器主要使用 yeild 關(guān)鍵字,每次調(diào)用 next 時(shí)會(huì)與yeild 定義的對應(yīng)。例如:我們需要取 10~20之間的數(shù)據(jù),步長為2,可以使用如下code

for x in range(10,20,2):

print(x)

但是如果步長設(shè)置為 0.5,如下代碼:

for x in range(10,20,0.5):

print(x)

將會(huì)報(bào)錯(cuò)

TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

這個(gè)時(shí)候,我們就可以使用 生成器來自定義一個(gè)函數(shù)

def drange(start,stop,step):

x = start

while x< stop:

yield x

x += step

for x in drange(10,20,0.5):

print(x)

再舉一個(gè)例子:

給定一個(gè)字符串,倒敘排列:

def reverse(data):

for x in range(len(data)-1,-1,-1):

yield data[x]

for x in reverse('gold'):

print(x)

看到這里,相信大家對于Python迭代器與生成器已經(jīng)有了一定的理解。關(guān)于更多關(guān)于Python的干貨內(nèi)容,盡在中培偉業(yè),從零基礎(chǔ)到進(jìn)階提升各個(gè)學(xué)習(xí)階段的學(xué)習(xí)內(nèi)容都在等著你。

標(biāo)簽: Python迭代器 Python生成器

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