python基础之迭代器与生成器

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:24:50

python基础之迭代器与生成器

python基础之迭代器与生成器:迭代器与生成器1、迭代器迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代

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导读python基础之迭代器与生成器:迭代器与生成器1、迭代器迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代

迭代器与生成器

1、迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件

特点：

访问者不需要关心迭代器内部的结构，仅需通过next()方法不断去取下一个内容
不能随机访问集合中的某个值，只能从头到尾依次访问
访问到一半时不能往回退
便于循环比较大的数据集合，节省内存

>>> a = iter([1,2,3,4,5])
>>> a
<list_iterator object at 0x101402630>
>>> a.__next__()
1
>>> a.__next__()
2
>>> a.__next__()
3
>>> a.__next__()
4
>>> a.__next__()
5
>>> a.__next__()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

2、生成器

一个函数调用时返回一个迭代器，那这个函数就叫做生成器（generator）；如果函数中包含yield语法，那这个函数就会变成生成器；

def func():
 yield 1
 yield 2
 yield 3
 yield 4

上述代码中：func是函数称为生成器，当执行此函数func()时会得到一个迭代器。

>>> temp = func()
>>> temp.__next__()
1
>>> temp.__next__()
2
>>> temp.__next__()
3
>>> temp.__next__()
4
>>> temp.__next__()
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

3、实例

a、利用生成器自定义range

def xrange(n): 
 start = 0
 print(start)
 while True:
 if start > n :
 return
 yield start
 start += 1
obj = xrange(4)
n1 = obj.__next__()
n2 = obj.__next__()
n3 = obj.__next__()
n4 = obj.__next__()
n5 = obj.__next__()
n6 = obj.__next__()
print(n1,n2,n3,n4,n5,n6)

b、利用迭代器访问range

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