Python生成器（generator）与迭代器（iterator）

Python生成器（generator）与迭代器（iterator）

一、列表生成式和生成器

1.列表生成式

list comprehension：

系统内置的用于创建list的方式

range(start,end,step)缺点:生成的列表一般情况下都是等差数列

代码演示：

# 生成列表
l = [1,2,3,4]
l = list(range(1,6))
l = []
for i in range(1,6):
   l.append(i)
# 列表生成式/列表推导式
l = [i for i in range(1, 6)]  # [1, 2, 3, 4, 5]
l = [i*i for i in range(1, 6)]  # [1, 4, 9, 16, 25]
l = [i for i in range(1,6) if i%2]  # [1, 3, 5]
l = [i for i in range(1,6) if i%2 and i > 2]  # [3, 5]
l = [i for i in range(1,6) if i%2 if i<5]  # [1, 3]
l = [i+j for i in '123' for j in 'abc']  # ['1a', '1b', '1c', '2a', '2b', '2c', '3a', '3b', '3c']

print(l)
l1 = [1,2,3,4,5]
l2 = [i*10 for i in l1]  # [10, 20, 30, 40, 50]

print(l2)

# 字典生成式
d = {i:i+1 for i in range(5)}
print(d)

# 集合生成式
s = {i*i for i in range(5)}
print(s)  # {0, 1, 4, 9, 16}

2.生成器

generator：顾名思义，生成器就是不断生出新的数据供使用，优点就是使用就生成，不使用不生成也不占内存，一般用于超多或者无穷多的数

next()：配合generator一起使用，实现迭代功能
yield:
1.写在函数中，会让函数变成生成器函数
2.每次使用next调用，会在yield暂停
3.类似return，可以返回值，但是不会结束函数。
代码演示：

#生成器

#方式一：（），将列表生成式中的[]改成()
#列表生成式的类型是list，生成器的类型是generator【当做一种新的数据类型】
r1 = (x ** 2 for x in range(1,6))
print(r1)   #(1,4,9,16,25)
print(type(r1))

"""
for i in r1:
 print(i)
"""

#生成器区别于列表生成式：可以使用next遍历，每调用一次则获取一个元素
#next()
print(next(r1))
print(next(r1))
print(next(r1))
print(next(r1))
print(next(r1))
#注意：当生成器中的元素全部获取完成之后，接着调用next函数的，则会出现StopIteration
#print(next(r1))   #StopIteration异常


#方式二：yield---->让步
#(x for x in range(1,6))----->1,2,3,4,5
def test(n):
 for i in range(1, n + 1):
     #执行到yield的时候，则函数会停止，将yiled后面的变量返回，若无则返回空值
     yield i ** 2
     #yield后面的代码的执行时机：当调用next函数的时候，但next函数调用后再次碰到yield就停止
     print(i)

t = test(5)
print(t)  #<generator object test at 0x0000019CC432A1A8>
print(next(t))
print(next(t))
print(next(t))
print(next(t))
print(next(t))

二、迭代器

1.可迭代对象

可迭代对象【实体】：可以直接作用于for循环的实体【Iterable】

可以直接作用于for循环的数据类型：

​ a.list,tuple,dict,set,string

​ b.generator【() 和yield】

isinstance:判断一个实体是否是可迭代的对象

代码演示：

#一、可迭代对象

#1.导入
from  collections  import  Iterable

#2.使用isinstance(数据，Iterable)
print(isinstance([],Iterable))
print(isinstance((),Iterable))
print(isinstance({},Iterable))
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterable))
print(isinstance("hello",Iterable))

print(isinstance(10,Iterable))   #False
print(isinstance(True,Iterable))  #False

print("****88")

2.迭代器

不但可以作用于for循环，还可以被next函数遍历【不断调用并返回一个元素，直到最后一个元素被遍历完成，则出现StopIteration】

目前为止，只有生成器才是迭代器【Iterator】

结论：迭代器肯定是可迭代对象，但是，可迭代对象不一定是迭代器

isinstance:判断一个实体是否是迭代器

代码演示：

#二、迭代器
from  collections  import  Iterator
from  collections  import  Iterable

# isinstance():示例/对象  判断某个对象是否属于某多个类
print(isinstance(10, int))  # True
print(isinstance(10, (int,float,str)))  # True
print(isinstance([], Iterable))  # True
print(isinstance((), Iterable))  # True
print(isinstance({1}, Iterable))  # True
print(isinstance('ab', Iterable))  # True

print(isinstance([],Iterator))  #False
print(isinstance((),Iterator))
print(isinstance({},Iterator))
print(isinstance("hello",Iterator))
print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator))   #True

print("****88")

3.可迭代对象和迭代器之间的转换

可以将可迭代对象转换为迭代器：iter()

代码演示：

#三、虽然list、tuple、dict、set、string都不是迭代器
#iter():将list、tuple、dict、set、string的  Iterable转换为Iterator
print(isinstance(iter([]),Iterator))
print(isinstance(iter(()),Iterator))
print(isinstance(iter({}),Iterator))
print(isinstance(iter("hello"),Iterator))

总结：

​ a.凡是可以作用于for循环的对象都是Iterable类型

​ b.凡是可以作用于next函数的对象都是Iterator类型

​ c.list/tuple/dict/set/string都不是Iterator，可以通过iter()获得一个Iterator对象