11_生成器、迭代器

本文主要是介绍11_生成器、迭代器，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

# 1.生成器
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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地算出
后续的元素？这样就不必创建完整的list，从而节约大量的空间。在Python中，这种
一边循环一边计算的机制，称为生成器。
好处:1.延迟计算、惰性求值 2.节省内存，高效
缺点:无法随机存取

生成器会产生一个对象，而不是一个列表
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# 2.yield表达式
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通过函数和yield关键字生成
使用了yield的函数被称为生成器
yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的
地方继续执行

def test(n):
    for i in range(1,n + 1):
        yield i
        
        print(i)
        
result = test(10)
print(result)
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# 3.生成器表达式
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生成器会产生一个可迭代对象，而不是一个列表。生成器表达式类似列表表达式
将列表生成式中的[]替换成()
ge = (x for x in range(1,6))
print(ge,type(ge))

生成器需要通过next()方法获取数据，调用一次返回一个数据
print(next(ge))
print(next(ge))
print(next(ge))
print(next(ge))
print(next(ge))
*如果通过next函数获取的生成器中的数据取完之后就不能在调用next函数
否则会报错StopIteration

生成器主要通过for-in进行遍历

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# 3.迭代对象
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可以直接作用于for-in循环的数据类型都被称为可迭代对象，可以使用isinstance()
判断该对象是否是可迭代对象，可以直接作用于for-in循环的数据类型:
数据结构:list、set、tuple、dict、string
generator生成器，()或者使用函数结合yield也可以
for collections import Iterable:
print(isinstance("",Iterable))
print(isinstance([],Iterable))
print(isinstance((),Iterable))
print(isinstance(1,Iterable))==>False
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# 4.迭代器
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迭代器一定是可迭代对象，但是可迭代对象不一定是迭代器
iter():将可迭代对象转换成迭代器,主要针对list、set、tuple、dict、string

print(isinstance(iter([]),Iterable))
print(isinstance(iter(()),Iterator)) 
print(isinstance(iter({}),Iterator)) 
print(isinstance(iter(""),Iterator)) 


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这篇关于11_生成器、迭代器的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！