前言

生成器generator

生成器的本质是一个迭代器(iterator)

要理解生成器,就要在理解一下迭代,可迭代对象,迭代器,这三个概念

Python生成器generator简介iteration, iterable, iterator

迭代(iteration):在python中迭代通常是通过for...in...来实现的.而且只要是可迭代对象iterable,都能进行迭代.

可迭代对象(iterable):Python中的任意的对象，只要它定义了可以返回一个迭代器的 __iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem __方法，那么它就是一个可迭代对象。简单说，可迭代对象就是能提供迭代器的任意对象.返回的是一个iterator 对象.官方解释

迭代器(iterator ) : 简单的说,迭代器就是实现了iterator.__iter__() 和iterator.__next__() 的对象,iterator.__iter__()方法返回的是iterator对象本身.根据官方的说法,正是这个方法,实现了for ... in ...语句.而iterator.__next__()是iterator区别于iterable的关键了,它允许我们显式地获取一个元素.当调用next()方法时,实际上产生了2个操作:

更新iterator状态，令其指向后一项，以便下一次调用,每一个值过后,指针移动到下一位,对iterator遍历完后,其变成了一个空的容器,但不是None ,需要注意的是,迭代结束后,指针不会自动返回到首位,而是依旧停留在末位置,想要在开始,需要重新载入迭代对象.

实例理解:

>>> from collections import Iterable, Iterator >>> a = [1,2,3]  # 众所周知,list是一个iterable >>> b = iter(a)  # 通过iter()方法,得到iterator,iter()实际上调用了__iter__(), >>> isinstance(a, Iterable) True >>> isinstance(a, Iterator) False >>> isinstance(b, Iterable) True >>> isinstance(b, Iterator) True

可见,itertor 一定是iterable ,但iterable不一定是itertor

>>> dir(a) ['__add__','__class__','__contains__','__delattr__','__delitem__','__dir__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__getattribute__','__getitem__','__gt__','__hash__','__iadd__','__imul__','__init__','__iter__','__le__','__len__','__lt__','__mul__','__ne__','__new__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__', '__reversed__','__rmul__', '__setattr__','__setitem__','__sizeof__','__str__', '__subclasshook__','append','clear' 'copy','count','extend','index','insert', 'pop','remove', 'reverse','sort'] >>>dir(b) ['__class__','__delattr__', '__dir__', '__doc__','__eq__', '__format__','__ge__' ,'__getattribute__', '__gt__','__hash__','__init__','__iter__','__le__','__length_hint__', '__lt__','__ne__','__new__','__next__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__','__setattr__', '__setstate__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__']

可以看到迭代器具有__next__ 这个方法,可迭代对象具有__getitem__

迭代器是消耗型的,随着指针的移动,遍历完毕以后,就为空,但是不是None

>>> c = list(b) >>> c [1, 2, 3] >>> d = list(b) >>> d [] # 空的iterator并不等于None. >>> if b: ...  print(1) ... 1 >>> if b == None: ...  print(1) ...

使用迭代器的内置方法 __next__ 和 next() 方法,遍历元素

In [73]: e = iter(a) In [74]: next(e) Out[74]: 1 In [75]: e.__next__ Out[75]: <method-wrapper '__next__' of list_iterator object at 0x7f05571c8518> In [76]: e.__next__() Out[76]: 2 In [77]: e.__next__() Out[77]: 3 In [78]: e.__next__() --------------------------------------------------------------------------- StopIteration               Traceback (most recent call last) <ipython-input-78-6024b5bd9bd2> in <module>() ----> 1 e.__next__() StopIteration:

当遍历完毕时,会返回一个StopIteration 的错误.

for...in.... 遍历迭代

当我们对一个iterable 使用for ....in... 进行遍历时,实际上是想调用iter() 方法得到一个iterator ,假设为x ,然后循环的调用x 的__next__() (next())方法,取得每一次的值,直到iterator为空,返回StopIteration 作为循环的结束的标准.for....in...会自动处理 StopIteration 异常,从而避免了抛出异常,从而使程序中断.流程图为:

x = [1, 2, 3]  for i in x:  print(x)

前言 在Python中可迭代(Iterable).迭代器(Iterator)和生成器(Generator)这几个概念是经常用到的,初学时对这几个概念也是经常混淆,现在是时候把这几个概念搞清楚了. 0x00 可迭代(Iterable) 简单的说,一个对象(在Python里面一切都是对象)只要实现了只要实现了__iter__()方法,那么用isinstance()函数检查就是Iterable对象: 例如 class IterObj: def __iter__(self): # 这里简单地返回自身 #

Python生成器generator用法示例

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python生成器generator用法实例分析

本文实例讲述了python生成器generator用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 使用yield,可以让函数生成一个结果序列,而不仅仅是一个值 例如: def countdown(n): print "counting down" while n>0: yield n #生成一个n值 n -=1 >>> c = countdown(5) >>> c.next() counting down 5 >>> c.next()

浅谈Python生成器generator之next和send的运行流程(详解)

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Python迭代器iterator生成器generator使用解析

1. 迭代 根据记录的前面的元素的位置信息 去访问后续的元素的过程 -遍历 迭代 2. 可迭代对象 iterable 如何判断可迭代对象的3种方式 能够被迭代访问的对象 for in 常用可迭代对象-list tuple str from collections import Iterable isinstance(obj, Iterable) 3. 可迭代对象 可迭代对象通过__iter__方法提供一个 可以遍历对象中数据的工具-迭代器 iter(可迭代对象) 可以获取可迭代对象的迭代器 通过

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前言 Python生成器(generator)并不是一个晦涩难懂的概念.相比于MetaClass和Closure等概念,其较为容易理解和掌握.但相对于程序结构:顺序.循环和分支而言其又不是特别的直观.无论学习任何的东西,概念都是非常重要的.正确树立并掌握一些基础的概念是灵活和合理运用的前提,本文将以一种通俗易懂的方式介绍一下generator和yield表达式. 1. Iterator与Iterable 首先明白两点: Iterator(迭代器)是可迭代对象; 可迭代对象并不一定是Iterato

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