Python 基础（十六）：迭代器与生成器

概述1迭代器迭代我们知道Python中有一些对象可以通过for来循环遍历，比如：列表、元组、字符等，以字符串为例，如下所示： foriin'Hello':print(i)执行结果： Hello这个遍历过程就是迭代。可迭代对象可迭代对象需具有__iter__()方法，它们均可使用for循环遍历，我们可以使 1 迭代器迭代

我们知道 Python 中有一些对象可以通过 for 来循环遍历，比如：列表、元组、字符等，以字符串为例，如下所示：

 

for i in 'Hello':    print(i)

执行结果：

 

Hello

这个遍历过程就是迭代。

可迭代对象

可迭代对象需具有 __iter__() 方法，它们均可使用 for 循环遍历，我们可以使用 isinstance() 方法来判断一个对象是否为可迭代对象，看下示例：

 

from collections import Iterable
print(isinstance('abc', Iterable))print(isinstance({1, 2, 3}, Iterable))print(isinstance(1024, Iterable))

执行结果：

 

TrueTrueFalse

迭代器

迭代器需要具有 __iter__() 和 __next__() 两个方法，这两个方法共同组成了迭代器协议，通俗来讲迭代器就是一个可以记住遍历位置的对象，迭代器一定是可迭代的，反之不成立。

__iter__()：返回迭代器对象本身__next__()：返回下一项数据

迭代器对象本质是一个数据流，它通过不断调用 __next__() 方法或被内置的 next() 方法调用返回下一项数据，当没有下一项数据时抛出 stopiteration 异常迭代结束。上面我们说的 for 循环语句的实现便是利用了迭代器。

我们试着自己来实现一个迭代器，如下所示：

 

class MyIterator:    def __init__(self):        self.s = '程序之间'        self.i = 0
    def __iter__(self):        return self
    def __next__(self):        if self.i < 4:            n = self.s[self.i]            self.i += 1            return n        else:            raise stopiteration
mi = iter(MyIterator())for i in mi:    print(i)

输出结果：

 

程序之间

2 生成器

生成器是用来创建迭代器的工具，其写法与标准函数类似，不同之处在于返回时使用 yIEld 语句，关于 yIEld ，我们在Python 爬虫（六）：Scrapy 爬取景区信息中已经作了一些介绍，我们再来熟悉一下：

yIEld 是一个关键字，作用和 return 差不多，差别在于 yIEld 返回的是一个生成器（在 Python 中，一边循环一边计算的机制，称为生成器），它的作用是：有利于减小服务器资源，在列表中所有数据存入内存，而生成器相当于一种方法而不是具体的信息，用多少取多少，占用内存小。

生成器的创建方式有很多种，比如：使用 yIEld 语句、生成器表达式（可以简单的理解为是将列表的 [] 换成了 ()，特点是更加简洁，但不够灵活）。看下示例：

示例 1 

def reverse(data):    for i in range(len(data)-1, -1, -1):        yIEld data[i]for char in reverse('Hello'):    print(char)

执行结果：

 

olleH

示例 2 

# 列表lis = [x*x for x in range(5)]print(lis)
# 生成器gen = (x*x for x in range(5))for g in gen:    print(g)

执行结果：

 

[0, 1, 4, 9, 16]014916

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python 基础（十六）：迭代器与生成器全部内容，希望文章能够帮你解决Python 基础（十六）：迭代器与生成器所遇到的程序开发问题。

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