Python-迭代器与生成器(yield、内置函数、模块)

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-12-17 13:56 204阅读 0赞

**目录**

可迭代对象

迭代器

生成器

生成器表达式

内置函数

iter(object\[, sentinel\])

next(iterator\[, default\])

enumerate(iterable, start=0)

reversed(seq)

all(iterable)

any(iterable)

模块

--------------------

# 可迭代对象 #

包含序列、映射、文件等，有\_\_iter\_\_()方法即可，迭代器都是可迭代对象。

# 迭代器 #

有\_\_iter\_\_()和\_\_next\_\_()方法。

我们可以使用for循环来访问大多数容器（列表、元组等）

> >>> lst = \[2,3,4\]  
> >>> tup = (7,8,9)  
> >>> for i in lst:  
> ...     print(i)  
> ...  
> 2  
> 3  
> 4  
> >>> for i in tup:  
> ...     print(i)  
> ...  
> 7  
> 8  
> 9

当然，你也可以访问可迭代的对象，例如文件等。那么，它们是如何统一的呢？

**for**语句会在容器对象上调用**iter()**。 该函数返回一个定义了**\_\_next\_\_()**方法的**迭代器对象**，此方法将逐一访问容器中的元素。 当元素用尽时，**\_\_next\_\_()** 将引发**StopIteration**异常来通知**终止 `for` 循环**。 你可以使用**next()**内置函数来调用**\_\_next\_\_()** 方法；这个例子显示了它的运作方式:

> >>> it= iter(lst)  
> >>> next(it)  
> 2  
> >>> next(it)  
> 3  
> >>> next(it)  
> 4  
> >>> next(it)  
> Traceback (most recent call last):  
>   File "<stdin>", line 1, in <module>  
> StopIteration

当然，你使用for循环时最后会正常结束，而不是爆出异常。接下来我们看看如何来实现一个可迭代的对象。

上篇文章[Python-面向对象编程总结（类、对象、派生、继承、方法、内置函数等）][Python-]提到

> class Fib(object):  
>     def \_\_init\_\_(self):  
>         self.a, self.b = 0, 1  \# 初始化两个计数器a，b  
>    
>     def \_\_iter\_\_(self):  
>         return self  \# 实例本身就是迭代对象，故返回自己  
>    
>     def \_\_next\_\_(self):  
>         self.a, self.b = self.b, self.a + self.b  \# 计算下一个值  
>         if self.a > 10:  \# 退出循环的条件  
>             raise StopIteration()  
>         return self.a  \# 返回下一个值  
>    
>    
> f = Fib()  
> for i in f:  
>     print(i)

**结果：**

> 1  
> 1  
> 2  
> 3  
> 5  
> 8

# 生成器 #

生成器是特定的函数，允许你返回一个值，然后“暂停”代码的执行，稍后恢复。使用关键字yield或()。

def reverse(data):
        for index in range(len(data) - 1, -1, -1):
            yield data[index]
    
    
    for char in reverse('killer9'):
        print(char)

结果

> 9  
> r  
> e  
> l  
> l  
> i  
> k

## 生成器表达式 ##

它与列表表达式非常相似，而且它们的基本语法基本相同；不过它并不真正创建数字列表，而是返回一个生成器，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”（**yield**）出来。生成器表达式使用了“**延迟计算**”（lazy evaluation），所以它在使用**内存上更有效**。

**列表生成式/表达式：\[F(x) for x in S if P(x)\]**

**生成器表达式：(F(x) for x in S if P(x))**

> >>> data = 'killer9'  
> >>> list(data\[i\] for i in range(len(data)-1, -1, -1))  
> \['9', 'r', 'e', 'l', 'l', 'i', 'k'\]

# 内置函数 #

## `iter`(*object*\[, *sentinel*\]) ##

返回一个iterator对象。根据是否存在第二个实参，第一个实参的解释是非常不同的。如果没有第二个实参，*object* 必须是支持迭代协议（有`__iter__()`方法）的集合对象，或必须支持序列协议（有\_\_getitem\_\_()方法，且数字参数从 `0` 开始）。如果它不支持这些协议，会触发TypeError。如果有第二个实参 *sentinel*，那么 *object* 必须是可调用的对象。这种情况下生成的迭代器，每次迭代调用它的\_\_next\_\_()方法时都会不带实参地调用 *object*；如果返回的结果是 *sentinel* 则触发StopIteration，否则返回调用结果。

展示过了，不再说了。

## `next`(*iterator*\[, *default*\]) ##

通过调用 *iterator* 的`__next()`方法获取下一个元素。如果迭代器耗尽，则返回给定的 *default*，如果没有默认值则触发StopIteration。

展示过了，不再说了。

## `enumerate`(*iterable*, *start=0*) ##

返回一个枚举对象。*iterable* 必须是一个序列，或iterator，或其他支持迭代的对象。enumerate()返回的迭代器的\_\_next\_\_()方法返回一个元组，里面包含一个计数值（从 *start* 开始，默认为 0）和通过迭代 *iterable* 获得的值。

> >>> lst = \[3,4,5,6\]  
> >>> it = iter(lst)  
> >>> list(enumerate(it))  
> \[(0, 3), (1, 4), (2, 5), (3, 6)\]  
> >>> list(enumerate(lst))  
> \[(0, 3), (1, 4), (2, 5), (3, 6)\]

**使用这个函数可以获取列表、元组等的下标和数据**

>  >>> for index,num in enumerate(lst):  
> ...     print(index,num)  
> ...  
> 0 3  
> 1 4  
> 2 5  
> 3 6

## `reversed`(*seq*) ##

返回一个反向的*iterator*。 *seq* 必须是一个具有`__reversed__()`方法的对象或者是支持该序列协议（具有从 `0` 开始的整数类型参数的\_\_len\_\_()方法和`__getitem__()`方法）。

> >>> for i in reversed(lst):  
> ...     print(i)  
> ...  
> 6  
> 5  
> 4  
> 3

## `all`(*iterable*) ##

如果 *iterable* 的所有元素为真（或迭代器为空），返回 `True` 。等价于:

def all(iterable):
        for element in iterable:
            if not element:
                return False
        return True

>  >>> all(lst)  
> True

## `any`(*iterable*) ##

如果 *iterable* 的任一元all素为真则返回 `True`。 如果迭代器为空，返回 `False`。 等价于:

def any(iterable):
        for element in iterable:
            if element:
                return True
        return False

> >>> any(lst)  
> True

# 模块 #

itertools

这个留在函数式编程的时候再说吧，可能要等到寒假了。

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