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迭代器的应用以及说明的问题

程序员文章站 2023-11-06 08:23:46
一般使用for循环的顺序: 先创建一个迭代器:列表,并且列表内已存在数据 接着使用 for循环遍历列表 但这样存在一个问题,假如列表内的数据量很大,这样还未使用for循环便已经被列表占用很大的资源 这时我们就可以将这个迭代器做成一个生成数据的迭代器,而非只是占用大资源的数据,从而减少资源占用 pyt ......

一般使用for循环的顺序:

  先创建一个迭代器:列表,并且列表内已存在数据

  接着使用 for循环遍历列表

 

但这样存在一个问题,假如列表内的数据量很大,这样还未使用for循环便已经被列表占用很大的资源

这时我们就可以将这个迭代器做成一个生成数据的迭代器,而非只是占用大资源的数据,从而减少资源占用

python2里有range和xrange,而前者和后者区别是,range就像是那个占用大资源的数据,xrange则是生产数据的迭代器

python3并没有xrange,它的range就是一个生产数据的迭代器

 

同理,list(),和tuple(),之间并非简单的转换,而是创建了一个空列表/元组,然后不断将原列表/元组的数据添加到空列表/元组中,也就是生产数据的迭代器

 

例子中 for循环遍历的nums是已经存在需要遍历的所有数据

# 未使用迭代器的斐波那契数列例子
nums = list()

a = 0
b = 1
i = 0

while i < 10:
    nums.append(a)
    a, b = b, a+b
    i += 1
    
for num in nums:
    print(num)

 

例子中 for循环遍历的nums需要用几个到才去生产几个(即每遍历获取一个num,才生产一个数据)

# 使用了迭代器的斐波那契数列的例子
# for 循环的对象并不是个内容,而是生成内容的方法,这样做可以节省资源 class fibonacci(object): def __init__(self, all_num): self.all_num = all_num self.current_num = 0 self.a = 0 self.b = 1 def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.current_num < self.all_num: ret = self.a self.a, self.b = self.b, self.a+self.b self.current_num += 1 return ret else: raise stopiteration fibo = fibonacci(10) for num in fibo: print(num)