Python生成器和迭代器學(xué)習(xí)筆記

zzzmh 發(fā)布于2019-07-30 15:06 / 1230人閱讀

摘要：定義生成器一種定義體中含有關(guān)鍵詞的函數(shù)被調(diào)用時得到的對象有時指上述的函數(shù)迭代器一種實(shí)現(xiàn)了無參數(shù)方法和方法的對象實(shí)例內(nèi)建的一種類，其繼承自可迭代對象實(shí)現(xiàn)了或方法的對象范例沒有方法注意迭代器是可迭代對象生成器也是迭代器不要把和搞混，后者雖然可以

定義 生成器 (generator)

一種定義體中含有yield關(guān)鍵詞的函數(shù)被調(diào)用時得到的對象

有時指上述的函數(shù)

迭代器 (iterator)

一種實(shí)現(xiàn)了無參數(shù)__next__方法和__iter__方法的對象(實(shí)例)

python內(nèi)建的一種類，其繼承自collections.Iterable (py3.4)

可迭代對象

實(shí)現(xiàn)了__iter__或__getitem__方法的對象

范例

class GeneratorSampleInClass:
    def __iter__(self):
        for item in [1, 2, 3]:
            yield item


g = GeneratorSampleInClass()
print(type(GeneratorSampleInClass.__iter__))  # 
print(type(g.__iter__()))  # 
print(dir(g.__iter__()))  # [..., "__next__", ...]


def generator_sample_in_function():
    for item in [1, 2, 3]:
        yield item


print(type(generator_sample_in_function))  # 
print(type(generator_sample_in_function()))  # 
print(dir(generator_sample_in_function))  # 沒有__next__方法
print(dir(generator_sample_in_function()))  # [..., "__next__", ...]


class IteratorSampleInClass:
    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        for item in [1, 2, 3]:
            yield item


from collections import Iterator

i = IteratorSampleInClass()
print(isinstance(i, Iterator))  # True

注意

迭代器是可迭代對象

生成器也是迭代器

不要把yield和yield from搞混，后者雖然可以簡化for循環(huán)中的yield語句，但其的定義較復(fù)雜，我也不是很明白，這里就不做展開

作用

更優(yōu)雅的代碼

更有效處理大型對象 (不用一次性讀入所有數(shù)據(jù))

其他 (例：生成器還可以通過.send()方法變身為協(xié)程)

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