PYTHON3 迭代器与生成器 技术教程文章
深入理解Python中的生成器
生成器(generator)概念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。生成器语法生成器表达式： 通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。>>> gen = (x**2 for x in range(5))>>> gen<generator object <genexPR> at 0x0000000002FB7B40>>>> for g ...
理解Python的迭代器
什么是迭代可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable)。可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator)。所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator。对迭代器来讲，有一个__next__()就够了。在你使用for 和 in 语句时，程序就会自动调用即将被处理的对象的迭代器对象，然后使用它的__next__()方法，直到监测到一个StopIteration异常。>>> L = [1,2,3]>>> [x**2 for x in L][1, 4,...
Python用zip函数同时遍历多个迭代器示例详解
前言本文主要介绍的是Python如何使用zip函数同时遍历多个迭代器，文中的版本为Python3，zip函数是Python内置的函数。下面话不多说，来看详细的内容。应用举例>>> list1 = [a, b, c, d] >>> list2 = [apple, boy, cat, dog] >>> for x, y in zip(list1, list2):print(x, is, y) # 输出 a is apple b is boy c is cat d is dog 这样就很简洁地实现了同时遍历两个列表，very pythonic！！！原理说明Python3中的zip函数可以把两个或者...
Python使用迭代器打印螺旋矩阵的思路及代码示例【图】
思路 螺旋矩阵是指一个呈螺旋状的矩阵，它的数字由第一行开始到右边不断变大，向下变大， 向左变大，向上变大，如此循环。 螺旋矩阵用二维数组表示,坐标(x,y),即(x轴坐标，y轴坐标)。 顺时针螺旋的方向是->右,下,左,上,用数值表示即是x加1格(1,0),y加1格(0,1),x减1格(-1,0),y减1格(0,-1)。 坐标从(0,0)开始行走,当超出范围或遇到障碍时切换方向。 螺旋矩阵的打印首先要对n*n的数组进行赋值，根据规律可以看出，每一层都是按照右->下...
Python中Iterator迭代器的使用杂谈
迭代器是一种支持next()操作的对象。它包含一组元素，当执行next()操作时，返回其中一个元素；当所有元素都被返回后，生成一个StopIteration异常。>>>a=[1,2,3] >>>ia=iter(a) >>>next(ia) 1 >>>next(ia) 2 >>>next(ia) 3 >>>next(ia) Traceback (most recent call last):File "", line 1, in StopIteration ite()可以接受多种Python对象为参数，比如list，tuple, dict, set等，并将其转化为迭代器。迭代器可以用于for语句或in语句...
解析Python中的生成器及其与迭代器的差异
生成器 生成器是一种迭代器，是一种特殊的函数，使用yield操作将函数构造成迭代器。普通的函数有一个入口，有一个返回值；当函数被调用时，从入口开始执行，结束时返回相应的返回值。生成器定义的函数，有多个入口和多个返回值；对生成器执行next()操作，进行生成器的入口开始执行代码，yield操作向调用者返回一个值，并将函数挂起；挂起时，函数执行的环境和参数被保存下来；对生成器执行另一个next()操作时，参数从挂起状态被重新...
Python编程中实现迭代器的一些技巧小结
yield实现迭代器 如引言中的描述，实现一个可迭代的功能要是每次都手动实现iter,next稍稍有点麻烦，所需的代码也是比较客观。在python中也能通过借助yield的方式来实现一个迭代器。yield有一个关键的作能，它能够中断当前的执行逻辑，保持住现场（各种值的状态，执行的位置等等），返回相应的值，下一次执行的时候能够无缝的接着上次的地方继续执行，如此循环反复知道满足事先设置的退出条件或者发生错误强制被中断。 其具体功能是...
python生成器的使用方法
什么是生成器？生成器是一个包含了特殊关键字yield的函数。当被调用的时候，生成器函数返回一个生成器。可以使用send，throw，close方法让生成器和外界交互。 生成器也是迭代器，但是它不仅仅是迭代器，拥有next方法并且行为和迭代器完全相同。所以生成器也可以用于python的循环中， 生成器如何使用？ 首先看一个例子：代码如下:#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- def flatten(nested): for sublist in nested: ...
python实现随机密码字典生成器示例
本来想穷举所有密码,算法要么就嵌套太深,要么就特别耗内存(会溢出).后来选了一个简单重复概率很低的算法.代码如下:代码如下:# -*- coding:utf-8 -*- @ function: 生成随机密码字典import randomclass Dictor(): CSet= abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789~!@#$%^&*()_-+=/*<>:;\"[]{}| def __init__(self,minlen,maxlen): if maxlen>minlen: self.__minlen=minlen ...
python迭代器实例简析
本文实例讲述了python迭代器的简单用法，分享给大家供大家参考。具体分析如下： 生成器表达式是用来生成函数调用时序列参数的一种迭代器写法 生成器对象可以遍历或转化为列表（或元组等数据结构），但不能切片(slicing)。当函数的唯一的实参是可迭代序列时，便可以去掉生成器表达式两端>的圆括号，写出更优雅的代码：>>>> sum(i for i in xrange(10))45sum声明： sum(iterable[, start]) Sums start and the items of an iterable ...
Python的迭代器和生成器使用实例
一、迭代器Iterators 迭代器仅是一容器对象，它实现了迭代器协议。它有两个基本方法： 1）next方法 返回容器的下一个元素 2）__iter__方法 返回迭代器自身 迭代器可使用内建的iter方法创建，见例子：代码如下: >>> i = iter(abc) >>> i.next() a >>> i.next() b >>> i.next() c >>> i.next() Traceback (most recent call last):File "", line 1, in StopIteration: class MyIterator(object):def __init__(self, step):self.step...
Python生成器（Generator）详解
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机...
简单理解Python中基于生成器的状态机
简单生成器有许多优点。生成器除了能够用更自然的方法表达一类问题的流程之外，还极大地改善了许多效率不足之处。在 Python 中，函数调用代价不菲；除其它因素外，还要花一段时间解决函数参数列表（除了其它的事情外，还要分析位置参数和缺省参数）。初始化框架对象还要采取一些建立步骤（据 Tim Peters 在 comp.lang.python 上所说，有 100 多行 C 语言程序；我自己还没检查 Python 源代码呢）。与此相反，恢复一个生成器就相当省...
Python中生成器和yield语句的用法详解
在开始课程之前，我要求学生们填写一份调查表，这个调查表反映了它们对Python中一些概念的理解情况。一些话题("if/else控制流" 或者 "定义和使用函数")对于大多数学生是没有问题的。但是有一些话题，大多数学生只有很少，或者完全没有任何接触，尤其是“生成器和yield关键字”。我猜这对大多数新手Python程序员也是如此。 有事实表明，在我花了大功夫后，有些人仍然不能理解生成器和yield关键字。我想让这个问题有所改善。在这篇文...
python中迭代器（iterator）用法实例分析
本文实例讲述了python中迭代器（iterator）用法。分享给大家供大家参考。具体如下：#--------------------------------------- # Name: iterators.py # Author: Kevin Harris # Last Modified: 03/11/04 # Description: This Python script demonstrates how to use iterators. #--------------------------------------- myTuple = (1, 2, 3, 4) myIterator = iter( myTuple ) print( next( myIterator ) ) print( next(...
简单介绍Python中利用生成器实现的并发编程
我们都知道并发（不是并行）编程目前有四种方式，多进程，多线程，异步，和协程。 多进程编程在python中有类似C的os.fork，当然还有更高层封装的multiprocessing标准库，在之前写过的python高可用程序设计方法中提供了类似nginx中master process和worker process间信号处理的方式，保证了业务进程的退出可以被主进程感知。 多线程编程python中有Thread和threading，在linux下所谓的线程，实际上是LWP轻量级进程，其在内核中具有和进...
浅谈Python中列表生成式和生成器的区别
列表生成式语法：[x*x for x in range(0,10)] //列表生成式,这里是中括号 //结果 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] (x*x for x in range(0,10)) //生成器, 这里是小括号 //结果 <generator object at 0x7f0b072e6140>二者的区别很明显： 一个直接返回了表达式的结果列表， 而另一个是一个对象，该对象包含了对表达式结果的计算引用， 通过循环可以直接输出g = (x*x for x in range(0,10)) for n in g:print n结果0 1 4 9 16 ...
详解Python3中yield生成器的用法
任何使用yield的函数都称之为生成器，如：def count(n): while n > 0: yield n #生成值：n n -= 1 另外一种说法：生成器就是一个返回迭代器的函数，与普通函数的区别是生成器包含yield语句，更简单点理解生成器就是一个迭代器。 使用yield，可以让函数生成一个序列，该函数返回的对象类型是"generator"，通过该对象连续调用next()方法返回序列值。c = count(5) c.__next__() #python 3.4.3要使用c.__next__()不能使用c.next() >>...
Python的迭代器和生成器
先说迭代器，对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常，通知for语句循环结束。比如：>>> s = abc >>> it = iter(s) >>> it>>> next(it) a >>> next(it) b >>...
举例详解Python中yield生成器的用法
yield是生成的意思，但是在python中则是作为生成器理解，生成器的用处主要可以迭代，这样简化了很多运算模型(还不是很了解是如何简化的)。 yield是一个表达式,是有返回值的. 当一个函数中含有yield时,它不再是一个普通的函数,而是一个生成器.当该函数被调用时不会自动执行,而是暂停,见第一个例子: 例1:>>> def mygenerator(): ... print start... ... yield 5 ... >>> mygenerator() //在此处调用,并没有打印出start...说明存...