python 之 迭代器和生成器（yield）
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python 之 迭代器和生成器（yield），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5531字，纯文字阅读大概需要8分钟。
内容图文
一、罗列全部的内置函数
戳：https://docs.python.org/2/library/functions.html
二、range、xrange（迭代器）
无论是range()还是xrange()都是Python里的内置函数。这个两个内置函数最常用在for循环中。例如：
- >>> for i in range(5):
- ... print i
- ...
- 0
- 1
- 2
- 3
- 4
- >>> for i in xrange(5):
- ... print i
- ...
- 0
- 1
- 2
- 3
- 4
- >>>
range()和xrange() 在Python 2里是两种不同的实现。但是在Python 3里，range()这种实现被移除了；
保留了xrange()的实现，且将xrange()重新命名成range()。
首先，我们来看Python 2里range()。它是一个内置函数，这个函数用于创建整数等差数列。因此它
常被用于for循环。下面是range()的官方帮助文档。
- Help on built-in function range in module __builtin__:
- range(...)
- range(stop) -> list of integers
- range(start, stop[, step]) -> list of integers
- Return a list containing an arithmetic progression of integers.
- range(i, j) returns [i, i+1, i+2, ..., j-1]; start (!) defaults to 0.
- When step is given, it specifies the increment (or decrement).
- For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3]. The end point is omitted!
- These are exactly the valid indices for a list of 4 elements.
- (END)
从官方帮助文档，我们可以看出下面的特性：
1、内置函数（built-in)
2、接受3个参数分别是start, stop和step（其中start和step是可选的，stop是必需的）
3、如果没有指定start，默认从0开始（Python都是从0开始的）
4、如果没有指定step，默认step是1。（step不能是0，如果指定step为0，“ValueError: range() step argument must not be zero”
将会被抛出。
额外的特性：
1、当step为正数时，start应该小于stop，否则将生成[ ]，即空数列。
- >>> range(-3)
- []
- >>> range(5, 1)
- []
- >>> range(1,1)
- []
2、当step为负数时，start应该大于stop，否则将生成[ ]，即空数列。
这两个特性说明range()可以生成递增和递减的数列。
下面是range()生成数列的例子：
- >>> range(5)
- [0, 1, 2, 3, 4]
- >>> range(1,8,3)
- [1, 4, 7]
- >>> range(0, -10)
- []
- >>> range(0, -10, -2)
- [0, -2, -4, -6, -8]
- >>>
接下来看看xrange()。 xrange()虽然也是内置函数，但是它被定义成了Python里一种类型（type），
这种类型就叫xrange。我们从Python 2的interactive shell里很容易看到这点。
- >>> range
- <built-in function range>
- >>> xrange
- <type ‘xrange‘>
- >>>
我们再来看看xragne的官方帮助文档：
- Help on class xrange in module __builtin__:
- class xrange(object)
- | xrange(stop) -> xrange object
- | xrange(start, stop[, step]) -> xrange object
- |
- | Like range(), but instead of returning a list, returns an object that
- | generates the numbers in the range on demand. For looping, this is
- | slightly faster than range() and more memory efficient.
- |
- | Methods defined here:
- |
- | __getattribute__(...)
- | x.__getattribute__(‘name‘) <==> x.name
- |
- | __getitem__(...)
- | x.__getitem__(y) <==> x[y]
- |
- | __iter__(...)
- | x.__iter__() <==> iter(x)
- |
- | __len__(...)
- | x.__len__() <==> len(x)
- |
- | __reduce__(...)
- |
- | __repr__(...)
- | x.__repr__() <==> repr(x)
- |
- | __reversed__(...)
- | Returns a reverse iterator.
- |
- | ----------------------------------------------------------------------
- | Data and other attributes defined here:
- |
- | __new__ =
- | T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T
- (END)
从文档里可以看出，xrange和range的参数和用法是相同的。只是xrange()返回的不再是一个数列，而是一个
xrange对象。这个对象可以按需生成参数指定范围内的数字（即元素）。由于xrange对象是按需生成单个的
元素，而不像range那样，首先创建整个list。所以，在相同的范围内，xrange占用的内存空间将更小，xrange
也会更快。实际上，xrange由于是在循环内被调用时才会生成元素，因此无论循环多少次，只有当前一个元素
占用了内存空间，且每次循环占用的都是相同的单个元素空间。我们可以粗略的认为，相同n个元素的话，range占
用的空间是xrange的n倍。因此，在循环很大情况下，xrange的高效率和快速将表现的很明显。我们可以用timeit
来测试一下range和xrange的执行时间。
- >>> timeit.timeit(‘for i in range(10000000): pass‘,number=1)
- 0.49290895462036133
- >>> timeit.timeit(‘for i in xrange(10000000): pass‘,number=1)
- 0.2595210075378418
在大量循环的条件下，可以看到xrange的高效率是很明显的。
总结一下：
1、range()返回整个list。
2、xrange()返回的是一个xrange object，且这个对象是个iterable。
3、两者都用与for循环。
4、xrange()占用更少的内存空间，因为循环时xrange()只生成当前的元素，不像range()一开始就成生成完整的list。
这就是在Python 2里range和xrange的相同点和区别。
那么在Python 3里，我们在前面提到了range()被移除了，xrange()被重新命名成了range()。它们之间有区别吗？
请看下面的代码
Python 2的xrange()
- Python 2.7.6 (default, Dec 5 2013, 23:54:52)
- [GCC 4.6.3] on linux2
- Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
- >>> x = xrange(5)
- >>> x
- xrange(5)
- >>> x[:]
- Traceback (most recent call last):
- File "", line 1, in <module>
- TypeError: sequence index must be integer, not ‘slice‘
- >>> x[-1]
- 4
- >>> list(x)
- [0, 1, 2, 3, 4]
- >>> dir(x)
- [‘__class__‘, ‘__delattr__‘, ‘__doc__‘, ‘__format__‘, ‘__getattribute__‘, ‘__getitem__‘, ‘__hash__‘, ‘__init__‘, ‘__iter__‘, ‘__len__‘, ‘__new__‘, ‘__reduce__‘, ‘__reduce_ex__‘, ‘__repr__‘, ‘__reversed__‘, ‘__setattr__‘, ‘__sizeof__‘, ‘__str__‘, ‘__subclasshook__‘]
- >>>
Python 3的range()
- Python 3.3.4 (default, Feb 23 2014, 23:07:23)
- [GCC 4.6.3] on linux
- Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
- >>> x = range(5)
- >>> x
- range(0, 5)
- >>> x[:]
- range(0, 5)
- >>> x[:3]
- range(0, 3)
- >>> list(x)
- [0, 1, 2, 3, 4]
- >>> x[-1]
- 4
- >>> dir(x)
- [‘__class__‘, ‘__contains__‘, ‘__delattr__‘, ‘__dir__‘, ‘__doc__‘, ‘__eq__‘, ‘__format__‘, ‘__ge__‘, ‘__getattribute__‘, ‘__getitem__‘, ‘__gt__‘, ‘__hash__‘, ‘__init__‘, ‘__iter__‘, ‘__le__‘, ‘__len__‘, ‘__lt__‘, ‘__ne__‘, ‘__new__‘, ‘__reduce__‘, ‘__reduce_ex__‘,‘__repr__‘, ‘__reversed__‘, ‘__setattr__‘, ‘__sizeof__‘, ‘__str__‘, ‘__subclasshook__‘, ‘count‘, ‘index‘, ‘start‘, ‘step‘, ‘stop‘]
- >>>
很明显，range object在Python里增加了新的attributes，‘count‘, ‘index‘, ‘start‘, ‘step‘, ‘stop‘，
且能支持slicing。Python 3的range()在xrange()的基础上变得更强大了。
请理解下面这句话：
The advantage of the range type over a regular list or tuple is that a range object will always take the same (small) amount of memory, no matter the size of the range it represents (as it only stores the start, stop and step values, calculating individual items and subranges as needed).
到这里，我们应该比较清楚range和xrange的区别了
原文：http://www.cnblogs.com/work115/p/5624929.html
内容总结
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