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python学习-38迭代器和生成器

程序员文章站 2023-12-25 18:13:39
for循环的本质:循环所有对象,全部都是使用的迭代协议 -for循环机制也可以用while表示 -迭代器原理 1. 运行结果: 2.用next方法 运行结果是一样的 只要遵循迭代器协议,那就是可迭代对象。 初识生成器 可以理解为一种数据类型。这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他的数据类型需要调用自 ......
迭代器和生成器



---- 迭代器协议和for循环工作机制

1.迭代器协议:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么引起一个stoplteration异常,以终止迭代(只能往后走,不能往前走)
2.可迭代对象:实现了迭代器的对象(如何实现:对象内部定义一个_iter_()方法)
3.协议是一种约定,可迭代对象实现了迭代器协议,python的内部工具(如:for循环,sum,min,max函数等)使用迭代器协议访问对象。
dic ={'a':1,'b':2}
iter_d=dic.__iter__()              # 相当于for循环的迭代。 列表,字典,文件等有_iter_()方法的都可以
print(iter_d.__next__())
    

for循环的本质:循环所有对象,全部都是使用的迭代协议

-for循环机制也可以用while表示

a=[1,2,3,4,5]
iter_a=a.__iter__()
while true:
    try:
        print(iter_a.__next__())
    except stopasynciteration:
         print('迭代完毕,循环终止')
         break

-迭代器原理

1.

a = [1,2,3,4,5]
iter_a=a.__iter__()          # 切换为迭代器形式

print(iter_a.__next__())
print(iter_a.__next__())
print(iter_a.__next__())
print(iter_a.__next__())
print(iter_a.__next__())

运行结果:

1
2
3
4
5

process finished with exit code 0

2.用next方法

a = [1,2,3,4,5]
iter_a=a.__iter__()          # 切换为迭代器形式

print(next(iter_a))
print(next(iter_a))
print(next(iter_a))
print(next(iter_a))
print(next(iter_a))

 

运行结果是一样的

 

只要遵循迭代器协议,那就是可迭代对象。

 

 

 

------ 初识生成器

 

可以理解为一种数据类型。这种数据类型自动实现了迭代器协议(其他的数据类型需要调用自己内置的_iter_方法),所以生成器就是可迭代对象。

 

--生成器表现形式:

1.生成器函数

 

def test():
    yield 1
g=test()
print(g)      # 生成器内存地址
print(g.__next__())

运行结果:

<generator object test at 0x0000023ebb890b10>1

process finished with exit code 0

 

2.生成器表达式

res=(i for i in range(11))
print(res.__next__())
print(res.__next__())

运行结果:

0
1

process finished with exit code 0

 

ps:

三元表达式

name='john'
res='1' if name == 'john' else'2'  #如果name='john',返回1,不是则返回2
print(res)

运行结果:

1

process finished with exit code 0

 

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