python生成式、生成器和迭代器

列表生成式

生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11))。需要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]

循环：

for x in range(1, 11):

L.append(x * x)

print(L)

但是循环太繁琐。

而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：

[x * x for x in range(1, 11)]

写列表生成式时，把要生成的元素x * x放到前面，后面跟for循环，就可以把list创建出来。

for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方：

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]

还可以使用两层循环，可以生成全排列：

[m + n for m in 'ABC' for n in 'XYZ']

生成器（generator）

生成器和生成式最大的区别就是将[]替换为()

输出可迭代对象generator需要使用next方法

例子1

a = (x*x for x in xrange(10) if x*x%2 == 0)

print(type(a))

print(a.next())

for i in a:

print(i)

#generator保存的是算法，每次调用next()，就计算出下一个元素的值，直到计算到最后一个元素为止

例子2

def fib(n):

sum = 0

i = 0

while(i<n):

sum = sum +i

i+=1

yield sum

for x in fib(10):

print(x)

print(type(fib(10)))

#结果和上面的结果是一样的，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。每当遇到yield关键字的时候，你可以理解成函数的return语句，yield后面的值，就是返回的值。但是不像一般的函数在return后退出，生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态，他的本地变量将保存状态信息，这些信息在函数恢复时将再度有效，下次从yield下面的部分开始执行。

迭代器

Iterable（可迭代对象）和 Iterator（迭代器）主要区别是：

凡是可以用 for 循环的都是 Iterable（可迭代对象）凡是需要通过next()函数获得值的可迭代对象都是 Iterator（迭代器）。

（所以生成器可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器）（可以简单理解为生成器就是迭代器的可迭代对象）

凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

转载于:https://blog.51cto.com/culiangmianbao/1978883

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