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  • Educoder题目:Python 迭代器与生成器答案解析.md
  • python迭代器实例简析

    2020-12-25 08:50:10
    本文实例讲述了python迭代器的简单用法,分享给大家供大家参考。具体分析如下: 生成器表达式是用来生成函数调用时序列参数的一种迭代器写法 生成器对象可以遍历或转化为列表(或元组等数据结构),但不能切片...
  • 迭代器(Iterable):能直接作用于for循环的对象,统称可迭代对象。例如:list、tuple、set、str、generator都是可迭代对象。 1、如何判断一个对象是否可迭代: # 如何判断一个对象是可迭代对象 #导入collections....
  • 主要介绍了Python迭代器定义与简单用法,结合实例形式分析了迭代器的概念、原理、创建及使用方法,需要的朋友可以参考下
  • 主要介绍了Python迭代器的高级用法,在实际场景当中非常实用,可以帮助我们大大简化代码的复杂度。感兴趣的朋友可以了解下
  • 主要介绍了Python迭代器协议及for循环工作机制详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • 迭代器工具在产生数据的时候将会显得非常便捷、高效,掌握了这些基本的方法之后,通过简单的组合就可以获得更多迭代器工具。
  • Python迭代器及自定义迭代器

    千次阅读 多人点赞 2019-05-19 20:47:17
    Python迭代器及自定义迭代器 一、可迭代对象 在Python中,对list、tuple、str等类型的数据可以使用for...in...的循环语法,从其中依次拿到数据进行使用,我们把这样的过程称为遍历,也叫迭代。 在Python的基本...

    Python迭代器及自定义迭代器

    一、可迭代对象

    在Python中,对list、tuple、str等类型的数据可以使用for...in...的循环语法,从其中依次拿到数据进行使用,我们把这样的过程称为遍历,也叫迭代。

    在Python的基本数据类型中,列表、元组、字符串、字典都是可迭代的,而整数、浮点数、布尔数都是不可迭代的。

    list_a = [1, 2, 3]
    for a in list_a:
        print(a, end=' ')
    
    tuple_b = ('a', 'b', 'c')
    for b in tuple_b:
        print(b, end=' ')
    
    str_c = 'AKQJ'
    for c in str_c:
        print(c, end=' ')
    
    dict_d = {'BJ': '北京', 'SH': '上海', 'GZ': '广州', 'SZ': '深圳'}
    for d in dict_d:
        print(d, end=' ')

    运行结果:

    1 2 3 a b c A K Q J BJ SH GZ SZ 

    在Python中,把可以通过for...in...这类语句迭代,读取一条数据供我们使用的对象称之为可迭代对象(Iterable)。列表、元组、字符串、字典都是可迭代对象。

    可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable 对象。

    from collections.abc import Iterable
    
    print(isinstance(list_a, Iterable))

    运行结果:

    True

    二、可迭代对象的本质

    对可迭代对象进行迭代使用的过程,每迭代一次(即在for...in...中每循环一次)都会返回对象中的下一条数据,一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。

    在这个过程中,我们需要知道每次访问到了第几条数据,以便下一次迭代返回的是下一条数据,不会跳过或者重复返回数据。Python帮我们实现了这个功能,这个功能就是迭代器(Iterator)

    可迭代对象的本质就是提供一个迭代器帮助我们对其进行迭代遍历使用。那Python是怎么实现这些功能的呢?

    在Python中,可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器,在迭代一个可迭代对象的时候,实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器,然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。

    可迭代对象是一个具备了__iter__方法的对象,通过__iter__方法获取可迭代对象的迭代器。

     三、iter()函数与next()函数

    列表、元组、字符串、字典等都是可迭代对象,我们可以通过iter()函数获取这些可迭代对象的迭代器。然后我们可以对获取到的迭代器不断使用next()函数来获取下一条数据。

    list_b = ['ppp', 'yyy', 'ttt', 'hhh', 'ooo', 'nnn']
    iterator_b = iter(list_b)
    print(next(iterator_b))
    print(next(iterator_b))
    print(next(iterator_b))
    print(next(iterator_b))
    print(next(iterator_b))
    print(next(iterator_b))

    运行结果:

    ppp
    yyy
    ttt
    hhh
    ooo
    nnn

    iter(iterable)函数是把可迭代对象的迭代器取出来,内部是调用可迭代对象的__iter__方法,来取得迭代器的。

    next(iterator)函数是通过迭代器取得下一个位置的值,内部是调用迭代器对象的__next__方法,来取得下一个位置的值。

    当我们已经迭代完最后一个数据之后,再次调用next()函数会抛出StopIteration的异常,来告诉我们所有数据都已迭代完成,不用再执行next()函数了。

    for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器,然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item,当遇到StopIteration的异常后循环结束。

    四、迭代器Iterator

    通过上面的分析,我们已经知道,迭代器用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置,当我们对迭代器使用next()函数的时候,迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。

    在使用next()函数的时候,调用的是迭代器对象的__next__方法。所以,我们要想构造一个迭代器,就要实现它的__next__方法。

    同时,python要求迭代器本身也是可迭代的,所以我们还要为迭代器实现__iter__方法,而__iter__方法要返回一个迭代器,迭代器自身正是一个迭代器,所以迭代器的__iter__方法返回自身即可。

    也就是说,一个实现了__iter__方法和__next__方法的对象,就是迭代器,迭代器自身也是一个可迭代对象。

    五、自定义迭代器

    迭代器最核心的功能就是可以通过next()函数的调用来返回下一个数据值。

    如果每次返回的数据值不是在一个已有的数据集合中,而是通过程序按照一定的规律计算生成的,那就不用再依赖一个已有的数据集合,也就是说不用再将所有要迭代的数据都一次性缓存下来,这样可以节省大量的存储(内存)空间。

    class FeiboIterator(object):
        """斐波那契数列迭代器"""
    
        def __init__(self, n):
            # 斐波那数列值的个数
            self.n = n
            # 记录当前遍历的下标
            self.index = 0
            # 斐波那数列前面的两个值
            self.num1 = 0
            self.num2 = 1
    
        def __next__(self):
            """被next()函数调用来获取下一个数"""
            if self.index < self.n:
                num = self.num1
                self.num1, self.num2 = self.num2, self.num1 + self.num2
                self.index += 1
                return num
            else:
                raise StopIteration
    
        def __iter__(self):
            """迭代器的__iter__返回自身即可"""
            return self
    
    
    if __name__ == '__main__':
        fb = FeiboIterator(20)
        for num in fb:
            print(num, end=' ')
    

    运行结果:

    0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181

    上面的代码中,我们自定义一个类,里面实现了__next__和__iter__方法,__next__方法中每次返回的值是我们通过计算得到的结果,所以可以一直使用next()方法。

    当我们通过for...in...循环来遍历迭代斐波那契数列中的前n个数时,会在第n+1次调用next()时抛出StopIteration异常,然后结束for循环,这与Python迭代器的功能是一样的。

    所以,我们已经实现了自定义迭代器。

     

     

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  • python迭代器和生成器

    2020-12-30 13:38:25
    python迭代器和生成器一、迭代器1、什么是迭代器说迭代器之前有个相关的名词需要介绍: 可迭代对象:只要定义了iter()方法,我们就说该对象是可迭代对象,并且可迭代对象能提供迭代器。在Python中,for循环可以用于...

    python迭代器和生成器

    一、迭代器

    1、什么是迭代器

    说迭代器之前有个相关的名词需要介绍: 可迭代对象:只要定义了iter()方法,我们就说该对象是可迭代对象,并且可迭代对象能提供迭代器。

    在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表、元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器。

    迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而到一系列结果的末尾,则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代,迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法,并且捕捉StopIteration异常来确定何时离开。

    2、为什么要用迭代器

    使用迭代器一个显而易见的好处就是:每次只从对象中读取一条数据,不会造成内存的过大开销。

    比如要逐行读取一个文件的内容,利用readlines()方法,我们可以这么写:

    for line in open("test.txt").readlines():

    print line

    这样虽然可以工作,但不是最好的方法。因为他实际上是把文件一次加载到内存中,然后逐行打印。当文件很大时,这个方法的内存开销就很大了。

    利用file的迭代器,我们可以这样写:

    for line in open("test.txt"): #use file iterators

    print line

    这是最简单也是运行速度最快的写法,他并没显式的读取文件,而是利用迭代器每次读取下一行。

    3、如何使用迭代器

    使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象(对象包含iter方法即可迭代,iter方法返回一个迭代器):

    >>> lst = range(5)

    >>> it = iter(lst)

    >>> it

    使用next()方法访问下一个元素

    >>> it.next()

    0

    >>> it.next()

    1

    >>> it.next()

    2

    python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常

    >>> it.next()

    3

    >>> it.next

    >>> it.next()

    4

    >>> it.next()

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    StopIteration

    了解了StopIteration,可以使用迭代器进行遍历了:

    lst = range(5)

    it = iter(lst)

    try:

    while True:

    val = it.next()

    print val

    except StopIteration:

    pass

    for语法糖:

    >>> lst = range(5)

    >>> for i in lst:

    ... print i

    ...

    0

    1

    2

    3

    4

    二、生成器

    1、什么是生成器

    生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起。简而言之,包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时,他们返回一个生成器对象,这个对象支持迭代器接口。函数也许会有个return语句,但它的作用是用来yield产生值的。

    2、为什么要使用生成器

    Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓的延迟操作,是指在需要的时候才产生结果,而不是立即产生结果。所以生成器也有了如下的好处: - 1、节省资源消耗,和声明序列不同的是生成器在不使用的时候几乎不占内存,也没有声明计算过程! - 2、使用的时候,生成器是随用随生成,用完即刻释放,非常高效! - 3、可在单线程下实现并发运算处理效果。

    3、如何使用生成器

    使用斐波那契数列的例子来说明一下:

    def fab(max):

    n, a, b = 0, 0, 1

    while n < max:

    yield b

    a, b = b, a + b

    n = n+ 1

    #执行

    for n in fab(5):

    print n

    1

    1

    2

    3

    5

    该函数通过yield关键字来返回结果,每一次迭代就停止于yield语句处,一直到下一次迭代。

    生成器也是一种迭代器,简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

    也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:

    >>> f = fab(3)

    >>> f.next()

    1

    >>> f.next()

    1

    >>> f.next()

    2

    >>> f.next()

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    StopIteration

    4、return的作用

    在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕;如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。例如:

    def read_file(fpath):

    BLOCK_SIZE = 1024

    with open(fpath, 'rb') as f:

    while True:

    block = f.read(BLOCK_SIZE)

    if block:

    yield block

    else:

    return

    如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取。

    展开全文
  • 一、迭代器相关 迭代器(iterator)有时又称游标(cursor)是程序设计的软件...三、Python中的迭代器 迭代器的两个基本方法:next()、iter() 1.获取String类型的迭代器,while遍历 a, i = Baldwin, 0 it = iter(a) whi
  • 主要介绍了python 生成器和迭代器的原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • 主要介绍了Python迭代器iterator生成器generator使用解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • python 迭代器和生成器

    千次阅读 2020-07-16 15:22:27
    一、迭代器 1、什么是迭代器 ...迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有__next__方法的对象会前进到下一结果,而到一系列结果的末尾,则会引发StopIteration。任何这类的对象在Pyt

    一、迭代器

    1、什么是迭代器

    说迭代器之前有个相关的名词需要介绍:
    可迭代对象:只要定义了__iter__()方法,我们就说该对象是可迭代对象,并且可迭代对象能提供迭代器。

    在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表、元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器。

    迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有__next__方法的对象会前进到下一结果,而到一系列结果的末尾,则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代,迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法,并且捕捉StopIteration异常来确定何时离开。

    2、为什么要用迭代器

    使用迭代器一个显而易见的好处就是:每次只从对象中读取一条数据,不会造成内存的过大开销。

    比如要逐行读取一个文件的内容,利用readlines()方法,我们可以这么写:

    for line in open("test.txt").readlines():
        print line
    

    这样虽然可以工作,但不是最好的方法。因为他实际上是把文件一次加载到内存中,然后逐行打印。当文件很大时,这个方法的内存开销就很大了。

    利用file的迭代器,我们可以这样写:

    for line in open("test.txt"):   #use file iterators
        print line
    

    这是最简单也是运行速度最快的写法,他并没显式的读取文件,而是利用迭代器每次读取下一行。

    3、如何使用迭代器

    使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象(对象包含__iter__方法即可迭代,__iter__方法返回一个迭代器):

    '''
    遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:531509025
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    '''
    >>> lst = range(5)
    >>> it = iter(lst)
    >>> it
    <listiterator object at 0x0000000001E43390>
    

    使用next()方法访问下一个元素

    >>> it.next()
    0
    >>> it.next()
    1
    >>> it.next()
    2
    

    python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常

    '''
    遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:531509025
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    '''
    >>> it.next()
    3
    >>> it.next
    <method-wrapper 'next' of listiterator object at 0x01A63110>
    >>> it.next()
    4
    >>> it.next()
    Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    StopIteration
    

    了解了StopIteration,可以使用迭代器进行遍历了:

    lst = range(5)
    it = iter(lst)
    try:
        while True:
            val = it.next()
            print val
    except StopIteration:
        pass
    

    for语法糖:

    >>> lst = range(5)
    >>> for i in lst:
    ...     print i
    ...
    0
    1
    2
    3
    4
    

    二、生成器

    1、什么是生成器

    生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起。简而言之,包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时,他们返回一个生成器对象,这个对象支持迭代器接口。函数也许会有个return语句,但它的作用是用来yield产生值的。

    2、为什么要使用生成器

    Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓的延迟操作,是指在需要的时候才产生结果,而不是立即产生结果。所以生成器也有了如下的好处:

    1、节省资源消耗,和声明序列不同的是生成器在不使用的时候几乎不占内存,也没有声明计算过程!
    2、使用的时候,生成器是随用随生成,用完即刻释放,非常高效!
    3、可在单线程下实现并发运算处理效果。
    3、如何使用生成器

    使用斐波那契数列的例子来说明一下:

    '''
    遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:531509025
    寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
    '''
    def fab(max):
        n, a, b = 0, 0, 1
        while n < max:
            yield b
            a, b = b, a + b
            n = n+ 1
    #执行
    for n in fab(5):
        print n
        
    1
    1
    2
    3
    5
    

    该函数通过yield关键字来返回结果,每一次迭代就停止于yield语句处,一直到下一次迭代。

    生成器也是一种迭代器,简单地讲,yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator,调用 fab(5) 不会执行 fab 函数,而是返回一个 iterable 对象!在 for 循环执行时,每次循环都会执行 fab 函数内部的代码,执行到 yield b 时,fab 函数就返回一个迭代值,下次迭代时,代码从 yield b 的下一条语句继续执行,而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的,于是函数继续执行,直到再次遇到 yield。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

    也可以手动调用 fab(5) 的 next() 方法(因为 fab(5) 是一个 generator 对象,该对象具有 next() 方法),这样我们就可以更清楚地看到 fab 的执行流程:

    >>> f = fab(3)
    >>> f.next()
    1
    >>> f.next()
    1
    >>> f.next()
    2
    >>> f.next()
     
    Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    StopIteration
    

    4、return的作用

    在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕;如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。例如:

    '''
    遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:531509025
    寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
    '''
    def read_file(fpath): 
        BLOCK_SIZE = 1024 
        with open(fpath, 'rb') as f: 
            while True: 
                block = f.read(BLOCK_SIZE) 
                if block: 
                    yield block 
                else: 
                    return
    

    如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取。

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  • 本文实例讲述了Python迭代器和生成器定义与用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 迭代器 iter() 迭代器是访问集合中元素的一种方式,迭代器 object 从集合中的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完成. 所以...
  • 所以你得到如下输出: partition(5, L) (1, 2, 3, 4, None) Out[86]: [[1, 2, 3, 4]] 对我来说这已经令人困惑,因为我认为izip_longest(*([iter(iterable)] * n))会在n个相同迭代器的列表上运行izip_longest函数,所以...

    def partition(n, iterable):

    p = izip_longest(*([iter(iterable)] * n))

    r = []

    for x in p:

    print(x) #I added this

    s = set(x)

    s.discard(None)

    r.append(list(s))

    return r

    这实际上是在SO上的一个职位发布,并且是一个新手我觉得它很有趣.所以你得到如下输出:

    partition(5, L)

    (1, 2, 3, 4, None)

    Out[86]: [[1, 2, 3, 4]]

    对我来说这已经令人困惑,因为我认为izip_longest(*([iter(iterable)] * n))会在n个相同迭代器的列表上运行izip_longest函数,所以我原先预计输出为(1,1,1) ,1,1)然后输出(2,2,2,2,2)等.

    这个问题的简短版本就是这一行:

    p = izip_longest(*([iter(iterable)] * n))

    解析它我会想[iter(iterable)] * n创建一个长度为n的相同iterables的列表,它们都指向同一个东西 – 这就是它在命令行上的作用,但这似乎不是它的作用这里基于上面印刷的输出.

    另外我认为开头的*最长(* …是因为列表长度未知但我认为完全没有意义.函数调用中的第一个*符号是什么?看起来它只是表明一个未知长度的参数列表……

    所以在一天结束的时候,我完全迷失了.有人可以告诉我这个语法吗?

    非常感谢任何输入!

    感谢所有有用的答案,每个人.我不确定我是否正在寻找答案或问题,但在我看来,这个列表理解将对列表和元组做同样的事情(我意识到迭代器也适用于字典,自定义类,其他东西.. .)

    [L[i*n:(i+1)*n] for i in range(int(ceil(len(L)/float(n)))) ]

    展开全文
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  • python 迭代器

    2017-12-23 17:30:57
     迭代器(iterator)与生成器(generator)是 Python 中比较常用又很容易混淆的两个概念,今天就把它们梳理一遍,并举一些常用的例子。 语句与可迭代的对象,例子如下: for i in [a,b,c,d]:  print(i,end=',') 将...
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  • 本文实例讲述了python迭代器常见用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 迭代器 迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被...
  • python迭代器转list

    2020-10-20 19:33:18
    list(range(10))
  • 例子 老规矩,先上一个代码: def add(s, x): return s + x def gen(): for i in range(4): yield i base = gen() for n in [1, 10]: base = (add(i, n) for i in base) ...这个东西输出可以脑补一下, ...迭代器(it
  • 主要介绍了python 迭代器和iter()函数详解及实例的相关资料,需要的朋友可以参考下
  • Python 迭代器(Iterator)

    千次阅读 多人点赞 2020-03-31 16:02:52
    一、什么是迭代器 二、可迭代的对象 三、创建一个迭代器 四、迭代器的应用 五、小结 一、什么是迭代器 迭代是python中访问集合元素的一种非常强大的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历位置的对象,因此不会像...
  • 面向对象的编程语言中提供了方便的容器,例如Map、List、Queue等,并且每类容器都是可迭代的,Python也不例外。Python的容器主要有列表、元组、字典和集合,它们也是可迭代的...本文主要介绍7个最有用的Python迭代器...
  • Python迭代器

    千次阅读 2021-03-18 19:24:59
    通过迭代器,探索 for ... in ... 循环本质。

空空如也

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