Python生成器、迭代器

2024-05-09 18:12:04

Python生成器、迭代器

一、生成器（generator）

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。当生成器所有的元素被调用完后再使用next()函数会抛出StopIteration异常。
要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：

data = (x*x for x in range(10))
print(type(data))
# <class 'generator'>

第二种通过yield来创建生成器

def fibonacci(n):a, b, counter = 0, 1, 0while True:if (counter > n):breakyield aa, b = b, a + bcounter += 1f = fibonacci(10)
print(type(f))
data = []
while True:try:data.append(next(f))except StopIteration:break
print(data)
#<class 'generator'>
#[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

二、迭代器（Iterator）

迭代器概述

可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型,如list,tuple,dict,set,str等；
另一类是generator ，包括生成器和带yeild的generator function，
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable，
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator，
list，dict，str虽然是Iterable，却不是Iterator。
生成器就是特殊的迭代器。
迭代器可以使用next()、iter()或者.next()、.iter()函数。

data = [1,2,3]
# 使用iter()函数使列表由可迭代对象变成迭代器
it = iter(data)
print(type(it))
# <class 'list_iterator'>
#next(data)
# TypeError: 'list' object is not an iterator
print(next(it))
# 1
print(next(it))
# 2
print(next(it))
# 3
print(next(it))
# StopIteration

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