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這篇文章主要講解了“python迭代、可迭代、迭代器舉例分析”,文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“python迭代、可迭代、迭代器舉例分析”吧!
下面我們通過(guò)斐波那契數(shù)列類(lèi)的案例來(lái)詳細(xì)了解迭代器、生成器。
class Fib(object): # count表示生成斐波那契數(shù)列的個(gè)數(shù) def __init__(self, count): self.count = count # 保存前兩個(gè)值 self.x = 0 self.y = 1 # 記錄生成數(shù)列的下標(biāo) self.index = 0 # 聲明Fib類(lèi)是可迭代的 def __iter__(self): return self # 生成下一個(gè)數(shù) def __next__(self): if self.index < self.count: result = self.x self.x, self.y = self.y, self.x + self.y self.index += 1 return result else: raise StopIteration # 創(chuàng)建迭代器 fib = Fib(6) # 獲取迭代器下一個(gè)值 print(next(fib)) # 遍歷迭代器其余的值 for value in fib: print(value) print(fib) ll = (i for i in range(10)) print(ll) out: 0 1 1 2 3 5 <__main__.Fib object at 0x000001E493DF5700> <generator object <genexpr> at 0x000001E493936430>
迭代器指有__iter__方法的函數(shù)或類(lèi)運(yùn)行或創(chuàng)建實(shí)例后生成的命名空間。打印迭代器顯示的就是某某對(duì)象在內(nèi)存某處,迭代器實(shí)質(zhì)是一個(gè)內(nèi)存地址,通過(guò)特定的方法訪問(wèn)該地址可以獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)。
緊接著前面的代碼,測(cè)試下列代碼。
fib1 = Fib(6) fib2 = Fib(5) print(fib1) print(fib2) out: <__main__.Fib object at 0x000001AD3E445700> <__main__.Fib object at 0x000001AD3E48A4F0>
可以看到fib1和fib2雖然內(nèi)部代碼相同,但由于它們的參數(shù)不同所以它們有不同的命名空間,那么它們就是不同的迭代器。
生成器指獲取迭代器內(nèi)部數(shù)據(jù)的方法或函數(shù)。注意方法和函數(shù)本身不是生成器,只有執(zhí)行后有命名空間且可以返回值的才是生成器。
def even(n): # 定義一個(gè)返回值是偶數(shù)的生成器,值范圍在0至n之間 i = 0 while i <= n: if i % 2 == 0: yield i i += 1 print('__iter__' in dir(even)) print('__next__' in dir(even)) num = even(5) print('__iter__' in dir(num)) print('__next__' in dir(num)) out: False False True True
生成器有2種:
通過(guò)__next__方法return返回值。例子是上面的Fib類(lèi)。
通過(guò)yield或yield from語(yǔ)句返回值。例子是上面的even函數(shù)。有yield或yield from語(yǔ)句的函數(shù)在執(zhí)行后會(huì)自動(dòng)生成__iter__方法和__next__方法。
感謝各位的閱讀,以上就是“python迭代、可迭代、迭代器舉例分析”的內(nèi)容了,經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對(duì)python迭代、可迭代、迭代器舉例分析這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì),具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!
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