迭代器跟生成器,与上篇文章讲的装饰器一样,都是属于我的一个老大难问题。
通常就是遇到的时候就去搜一下,结果在一大坨各种介绍博客中看了看,回头又忘记了。
你是不是也是这样呢?
俗话说:好记性不如烂笔头,虽然现在基本不咋用笔写字了,但是还是要好好整理下,起码以后我就不用搜了。
如果现在给你一个列表list_a = [1, 2, 3, 4]
,让你去迭代它,相信大家都很熟悉,直接用for循环就完事儿,
list_a = [1, 2, 3, 4] for i in list_a: print(i)
运行
1
2
3
4
[Finished in 0.1s]
可以看到,for循环迭代了列表中的每一个元素,打印了出来。
那么for循环背后都做了什么事情呢?
一、 容器、可迭代对象、迭代器
听起来陌生,但是你绝对熟悉的词儿。
在python中,一切都是对象,对象的抽象是类,而对象的集合就是容器。
使用python中常见的容器有很多,比如:列表list:[0, 1, 2]
,集合set:([0, 1, 2])
,字典dict:{0:0, 1:1, 2:2}
以及元组tuple(0, 1, 2)
。
这些都是多个元素集中在一起的单元,区别的是内部数据结构的实现方法。
所有的容器都是可以迭代的,你可以用for循环去迭代上述的容器试试。
那把一个个元素找出来,用到的就是迭代器。用iter()可以创建一个迭代器。
迭代器提供一个next()
方法,这个方法你每次调用的时候会给你返回下一个对象,或者StopIteration
,也就是没有对象可以给你了。
list_a = [1, 2, 3, 4] it = iter(list_a) # 创建迭代器 print(next(it)) #调用next() print(next(it)) print(next(it)) print(next(it)) print(next(it))
运行结果,前4个print可以正常返回,第5个时候就出现StopIteration错误了,因为列表中4个元素已经返回完了。
1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
File "D:\练习\demo_iterator.py", line 9, in <module>
print(next(it))
StopIteration
[Finished in 0.1s with exit code 1]
二、生成器
什么是生成器?简单粗暴一点:生成器就是懒人版的迭代器。
在上述的创建迭代器操作中,我们显然是做了一次性生成的操作,list_a = [1, 2, 3, 4]
,这4个元素一次性生成好,以供next()
调用。
但是生成出的这些元素都是会保存到内存中去,这只是4个元素,如果有上千万、上亿元素呢?
我并不是第一时间要用到所有的元素,我只要在我调用next()
的时候产生一个返回给我就好,那么这样一次性生成就会白白占用了大量的内存。
生成器应运而生,当调用next()
的时候,才会生成下一个变量。
生成器的写法很简单,用小括号,比如把一个列表生成式括起来:(i for i in range(10000))
这样就初始化了一个生成器。
print([i for i in range(10)]) print(i for i in range(10))
上面的时列表,下面的就是一个生成器了,区别就是[]和()。
运行结果:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object <genexpr> at 0x033383A8>
[Finished in 0.1s]
yield关键字
此外,函数也可以成为生成器,秘密就是yield
关键字,比如:
def gen(): a = 0 while a < 100: yield a a += 1 test = gen() print(next(test)) print(next(test)) print(next(test)) print(next(test))
运行结果:
0
1
2
3
[Finished in 0.1s]
yield
关键字,可以这样理解:当函数运行到这一行的时候,程序会从这里暂停,yield
相当于return
会返回,
当下次迭代时候,则会从yield
的下一行代码开始执行。
所以,我调用了4次print,可以从0开始依次输出。
从我工作中的使用场景出发的话,我在做一些自动化测试的时候,有些变量参数是不可以重复的,用迭代器来定义变量的生成规则,每次
调用都会产生一个新的,就不会重复了。
以上就是彻底搞懂python 迭代器和生成器的详细内容,更多关于python 迭代器和生成器的资料请关注三水点靠木其它相关文章!
彻底搞懂python 迭代器和生成器
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