Python 生成器 (generator) & 迭代器 (iterator)
内容导读
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内容图文
python 生成器 & 迭代器
生成器 (generator)
列表生成式
列表生成式用来生成一个列表，虽然写的是表达式，但是储存的是计算出来的结果，因此生成的列表受到内存大小的限制
示例：
a = [x ** 2 for x in range(5)]
print(a)输出结果：
[0, 1, 4, 9, 16]生成器 (generator)
生成器同样可以用来生成一个列表，但是生成器保存的是算法，在每一次调用 next 时才会计算出结果，因此生成的列表不会受到内存大小的限制
示例：
a = (x ** 2 for x in range(5))
print(a)
for i in range(6):
print(next(a))输出结果：
<generator object <genexpr> at 0x107da7870>
0
1
4
9
16
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 2, in <module>
StopIteration每次调用 next()，就计算出下一个元素的值，无法再次获取前面元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出 StopIteration 的错误
生成器函数
当函数中出现 yield 时这个函数就成了一个 generator 的函数
generator 在执行的时候遇到 yield 时会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行
示例：
def fib(max_n):
"""斐波那契数列生成器"""
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max_n:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
def main():
f = fib(6)
while True:
try:
x = next(f)
print(x)
except StopIteration as e:
print("Generator return value:", e.value)
break
if __name__ == '__main__':
main()
输出结果：
1
1
2
3
5
8
Generator return value: done通过 yield 实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
示例：
import time
def consumer(name):
print("%s开始吃包子了" % name)
while True:
produce = yield # 函数在此暂停，等待唤醒
print("%s吃了第%i笼包子" % (name, produce+1)) # 唤醒后执行
def producer(name):
c = consumer("A")
c2 = consumer("B")
c.__next__()
c2.__next__()
print("%s准备开始生产" % name)
for i in range(3):
time.sleep(1)
print("已经做了%i笼包子" % (i+1))
c.send(i) # 将i发送给produce，并唤醒函数
c2.send(i)
producer("C")输出结果：
A开始吃包子了
B开始吃包子了
C准备开始生产
已经做了1笼包子
A吃了第1笼包子
B吃了第1笼包子
已经做了2笼包子
A吃了第2笼包子
B吃了第2笼包子
已经做了3笼包子
A吃了第3笼包子
B吃了第3笼包子在 producer 函数中 c 和 c2 轮流调用 consumer 函数
send() 和 next() 一样可以唤醒生成器，而且还能给 yield 传值
迭代器 (iterator)
可迭代对象 (iterable)
可以直接作用于 for 循环的数据类型有以下两种：
- 一类是集合数据类型，如 list、tuple、dict、set、str 等
- 一类是 generator，包括生成器和带 yield 的 generator function
这些可以直接作用于 for 循环的对象统称为可迭代对象
示例：
def fib(max_n):
"""斐波那契数列生成器"""
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max_n:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
def main():
f = fib(6)
for i in f:
print(i)
if __name__ == '__main__':
main()
输出结果：
1
1
2
3
5
8迭代器 (iterator)
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
生成器都是 Iterator 对象，但list、dict、str 虽然是 Iterable ，却不是Iterator
把list、dict、str 等 Iterable 变成 Iterator 可以使用 iter() 函数
示例：
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
b = a.__iter__()
c = iter(a)
print(a, b, c)输出结果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] <list_iterator object at 0x11d271f60> <list_iterator object at 0x11d260160>b, c 都是通过 a 变成的迭代器
a, b, c 都可以使用 for 循环：
for i in a:
print(i)
for i in b:
print(i)结果一致
对比
生成器 (generator) 都是迭代器 (iterator)，但是迭代器不一定是生成器，还有通过 iter() 变成迭代器的可迭代对象
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python 生成器 (generator) & 迭代器 (iterator)全部内容，希望文章能够帮你解决Python 生成器 (generator) & 迭代器 (iterator)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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