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python中迭代器與生成器有什么區(qū)別

發(fā)布時(shí)間:2021-07-10 14:26:58 來源:億速云 閱讀:196 作者:Leah 欄目:大數(shù)據(jù)

這篇文章給大家介紹python中迭代器與生成器有什么區(qū)別,內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對(duì)大家能有所幫助。

python中迭代器與生成器有什么區(qū)別

python中生成器和迭代器的區(qū)別(代碼在Python3.5下測(cè)試):


迭代器


定義:
      對(duì)于list、string、tuple、dict等這些容器對(duì)象,使用for循環(huán)遍歷是很方便的。在后臺(tái)for語句對(duì)容器對(duì)象調(diào)用iter()函數(shù)。iter()是python內(nèi)置函數(shù)。 iter()函數(shù)會(huì)返回一個(gè)定義了next()方法的迭代器對(duì)象,它在容器中逐個(gè)訪問容器內(nèi)的元素。next()也是python內(nèi)置函數(shù)。在沒有后續(xù)元素時(shí),next()會(huì)拋出一個(gè)StopIteration異常,通知for語句循環(huán)結(jié)束。

迭代器是用來幫助我們記錄每次迭代訪問到的位置,當(dāng)我們對(duì)迭代器使用next()函數(shù)的時(shí)候,迭代器會(huì)向我們返回它所記錄位置的下一個(gè)位置的數(shù)據(jù)。實(shí)際上,在使用next()函數(shù)的時(shí)候,調(diào)用的就是迭代器對(duì)象的_next_方法(Python3中是對(duì)象的_next_方法,Python2中是對(duì)象的next()方法)。所以,我們要想構(gòu)造一個(gè)迭代器,就要實(shí)現(xiàn)它的_next_方法。但這還不夠,python要求迭代器本身也是可迭代的,所以我們還要為迭代器實(shí)現(xiàn)_iter_方法,而_iter_方法要返回一個(gè)迭代器,迭代器自身正是一個(gè)迭代器,所以迭代器的_iter_方法返回自身self即可。

一些術(shù)語的解釋:
1,迭代器協(xié)議:對(duì)象需要提供next()方法,它要么返回迭代中的下一項(xiàng),要么就引起一個(gè)StopIteration異常,以終止迭代。

2,可迭代對(duì)象:實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議對(duì)象。list、tuple、dict都是Iterable(可迭代對(duì)象),但不是Iterator(迭代器對(duì)象)。但可以使用內(nèi)建函數(shù)iter(),把這些都變成Iterable(可迭代器對(duì)象)。

3,for item in Iterable 循環(huán)的本質(zhì)就是先通過iter()函數(shù)獲取可迭代對(duì)象Iterable的迭代器,然后對(duì)獲取到的迭代器不斷調(diào)用next()方法來獲取下一個(gè)值并將其賦值給item,當(dāng)遇到StopIteration的異常后循環(huán)結(jié)束

Python自帶容器對(duì)象案例:

# 隨便定義一個(gè)list
listArray=[1,2,3]
# 使用iter()函數(shù)
iterName=iter(listArray)
print(iterName)
# 結(jié)果如下:是一個(gè)列表list的迭代器
# <list_iterator object at 0x0000017B0D984278>

print(next(iterName))
print(next(iterName))
print(next(iterName))
print(next(iterName))#沒有迭代到下一個(gè)元素,直接拋出異常
# 1
# 2
# 3
# Traceback (most recent call last):
#   File "Test07.py", line 32, in <module>
# StopIteration
---------------------


Python中一個(gè)實(shí)現(xiàn)了_iter_方法和_next_方法的類對(duì)象,就是迭代器,如下案例是計(jì)算菲波那切數(shù)列的案例

class Fib(object):
    def __init__(self, max):
        super(Fib, self).__init__()
        self.max = max

    def __iter__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
        return self

    def __next__(self):
        fib = self.a
        if fib > self.max:
            raise StopIteration
        self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
        return fib

# 定義一個(gè)main函數(shù),循環(huán)遍歷每一個(gè)菲波那切數(shù)
def main():
    # 20以內(nèi)的數(shù)
    fib = Fib(20)
    for i in fib:
        print(i)

# 測(cè)試
if __name__ == '__main__':
    main()


解釋說明:

在本類的實(shí)現(xiàn)中,定義了一個(gè)_iter_(self)方法,這個(gè)方法是在for循環(huán)遍歷時(shí)被iter()調(diào)用,返回一個(gè)迭代器。因?yàn)樵诒闅v的時(shí)候,是直接調(diào)用的python內(nèi)置函數(shù)iter(),由iter()通過調(diào)用_iter_(self)獲得對(duì)象的迭代器。有了迭代器,就可以逐個(gè)遍歷元素了。而逐個(gè)遍歷的時(shí)候,也是使用內(nèi)置的next()函數(shù)通過調(diào)用對(duì)象的_next_(self)方法對(duì)迭代器對(duì)象進(jìn)行遍歷。所以要實(shí)現(xiàn)_iter_(self)和_next_(self)這兩個(gè)方法。

而且因?yàn)閷?shí)現(xiàn)了_next_(self)方法,所以在實(shí)現(xiàn)_iter_(self)的時(shí)候,直接返回self就可以。

總結(jié)一句話就是: 
在循環(huán)遍歷自定義容器對(duì)象時(shí),會(huì)使用python內(nèi)置函數(shù)iter()調(diào)用遍歷對(duì)象的_iter_(self)獲得一個(gè)迭代器,之后再循環(huán)對(duì)這個(gè)迭代器使用next()調(diào)用迭代器對(duì)象的_next_(self)。

注意點(diǎn):_iter_(self)只會(huì)被調(diào)用一次,而_next_(self)會(huì)被調(diào)用 n 次,直到出現(xiàn)StopIteration異常。

生成器

作用:
>延遲操作。也就是在需要的時(shí)候才產(chǎn)生結(jié)果,不是立即產(chǎn)生結(jié)果。
注意事項(xiàng):
>生成器是只能遍歷一次的。
>生成器是一類特殊的迭代器。
分類:
第一類:生成器函數(shù):還是使用 def 定義函數(shù),但是,使用yield而不是return語句返回結(jié)果。yield語句一次返回一個(gè)結(jié)果,在每個(gè)結(jié)果中間,掛起函數(shù)的狀態(tài),以便下次從它離開的地方繼續(xù)執(zhí)行。

如下案例加以說明:

# 菲波那切數(shù)列
def Fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return '親!沒有數(shù)據(jù)了...'
# 調(diào)用方法,生成出10個(gè)數(shù)來
f=Fib(10)
# 使用一個(gè)循環(huán)捕獲最后return 返回的值,保存在異常StopIteration的value中
while  True:
    try:
        x=next(f)
        print("f:",x)
    except StopIteration as e:
        print("生成器最后的返回值是:",e.value)
        break


第二類:生成器表達(dá)式:類似于列表推導(dǎo),只不過是把一對(duì)大括號(hào)[]變換為一對(duì)小括號(hào)()。但是,生成器表達(dá)式是按需產(chǎn)生一個(gè)生成器結(jié)果對(duì)象,要想拿到每一個(gè)元素,就需要循環(huán)遍歷。

如下案例加以說明:

# 一個(gè)列表
xiaoke=[2,3,4,5]
# 生成器generator,類似于list,但是是把[]改為()
gen=(a for a  in xiaoke)
for  i  in gen:
    print(i)
#結(jié)果是:
2
3
4
5

# 為什么要使用生成器?因?yàn)樾省?
# 使用生成器表達(dá)式取代列表推導(dǎo)式可以同時(shí)節(jié)省 cpu 和 內(nèi)存(RAM)。
# 如果你構(gòu)造一個(gè)列表(list)的目的僅僅是傳遞給別的函數(shù),
# 比如 傳遞給tuple()或者set(), 那就用生成器表達(dá)式替代吧!

# 本案例是直接把列表轉(zhuǎn)化為元組
kk=tuple(a for a in xiaoke)
print(kk)
#結(jié)果是:
(2, 3, 4, 5)

# python內(nèi)置的一些函數(shù),可以識(shí)別這是生成器表達(dá)式,外面有一對(duì)小括號(hào),就是生成器
result1=sum(a for a in range(3))
print(result1)
# 列表推導(dǎo)式
result2=sum([a for a in range(3)])
print(result2)

關(guān)于python中迭代器與生成器有什么區(qū)別就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。

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