python3菜鸟-Python3 迭代器与生成器
如教程所说,迭代器和生成器算是 Python 一大特色,其核心是基于迭代器协议来的。
而平时我们经常使用的 for in 循环体,本质就是迭代器协议的一大应用。
同时 Python 内置的集合类型(字符、列表、元组、字典)都已经实现了迭代器协议,所以才能使用 for in 语句进行迭代遍历。for in 循环体在遇到 StopIteration 异常时,便终止迭代和遍历。
再说下可迭代、迭代器、生成器三个概念的联系和区别。
1、可迭代概念范围最大,生成器和迭代器肯定都可迭代,但可迭代不一定都是迭代器和生成器,比如上面说到的内置集合类数据类型。可以认为,在 Python 中,只要有集合特性的,都可迭代。
2、迭代器,迭代器特点是,均可以使用 for in 和 next 逐一遍历。
3、生成器,生成器一定是迭代器,也一定可迭代。
至于 Python 中为何要引入迭代器和生成器,除了节省内存空间外,也可以显著提升代码运行速度。
自定义迭代器类示例和说明如下:
class MyIter():
def __init__(self):
#为了示例,用一个简单的列表作为需迭代的数据集合,并且私有化可视情况变为其他类型集合
self.__list1=[1,2,3,4]
self.__index=0
def __iter__(self):
#该魔法方法,必须返回一个迭代器对象,如果self已经定义了__next__()魔法方法,则只需要返回self即可
#因为如上面所述,生成器一定是迭代器
return iter(self.list1)
def __next__(self):
#此处的魔法函数,python会自动记忆每次迭代的位置,无需再使用yield来处理
#在使用next(obj)时,会自动调用该魔法方法
res=self.__list1[self.__index]
self.__index+=1
return res
以上为自定义迭代器类的机制。
下面再示例说明下,如何自定义生成器函数,因为大多数实战场景中,使用生成器函数可能会更多一些:
def my_gene_func():
index=0
li=[1,2,3,4,5]
yield li[index]
index+=1
调用以上函数时,会返回一个生成器对象,然后对该生成器对象,使用 next() 逐一返回:
gene=my_gene_func()
next(gene)
其实核心的概念还是记忆上次迭代的位置,类中直接使用 __next__ 魔法方法实现,函数中使用 yield 实现。且怀疑,类中的 __next__ 魔法方法底层也是使用 yield 来实现的。
迭代器和生成器具体应用场景,就凡是需要提升运行效率或节约内存资源,且遍历的数据是集合形式的,都可以考虑。
另外一个小众的使用场景,是变相实现协程的效果,即在同一个线程内,实现不同任务交替执行
def mytask1():
print('task1 开始执行')
'''
task code
'''
yield
def mytask2():
print('task2 开始执行')
'''
task code
'''
yield
gene1=mytask1()
gene2=mytask2()
for i in range(100):
next(gene1)
next(gene2)
闫伟超
闫伟超
yif***chaoran@163.com6个月前 (05-14)
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