python之迭代器和生成器

一、迭代器(iterator)

在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表、元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器

迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果,而在一系列结果的末尾是,则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代,迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法,并且捕捉StopIteration异常来确定何时离开。

使用迭代器一个显而易见的好处就是:每次只从对象中读取一条数据,不会造成内存的过大开销。

比如要逐行读取一个文件的内容,利用readlines()方法,我们可以这么写:

12
for line in open("test.txt").readlines():    print line

这样虽然可以工作,但不是最好的方法。因为他实际上是把文件一次加载到内存中,然后逐行打印。当文件很大时,这个方法的内存开销就很大了。

利用file的迭代器,我们可以这样写:

12
for line in open("test.txt"):   #use file iterators    print line

这是最简单也是运行速度最快的写法,他并没显式的读取文件,而是利用迭代器每次读取下一行。

二、生成器(constructor)

生成器函数在Python中与迭代器协议的概念联系在一起。简而言之,包含yield语句的函数会被特地编译成生成器。当函数被调用时,他们返回一个生成器对象,这个对象支持迭代器接口。函数也许会有个return语句,但它的作用是用来yield产生值的。

不像一般的函数会生成值后退出,生成器函数在生成值后会自动挂起并暂停他们的执行和状态,他的本地变量将保存状态信息,这些信息在函数恢复时将再度有效

12345678
>>> def g(n):...     for i in range(n):...             yield i **2...>>> for i in g(5):...     print i,":",...0 : 1 : 4 : 9 : 16 :

要了解他的运行原理,我们来用next方法看看:

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>>> t = g(5)>>> t.next()0>>> t.next()1>>> t.next()4>>> t.next()9>>> t.next()16>>> t.next()Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>StopIteration

在运行完5次next之后,生成器抛出了一个StopIteration异常,迭代终止。
再来看一个yield的例子,用生成器生成一个Fibonacci数列:

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def fab(max):    a,b = 0,1    while a < max:        yield a        a, b = b, a+b >>> for i in fab(20):...     print i,",",...0 , 1 , 1 , 2 , 3 , 5 , 8 , 13 ,

看到这里应该就能理解生成器那个很抽象的概念了吧~~

 def read_file(fpath):
    BLOCK_SIZE = 1024
    with open(fpath, ‘rb‘) as f:
        while True:
            block = f.read(BLOCK_SIZE)
            if block:
                yield block
            else:
                return

如果直接对文件对象调用 read() 方法,会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。通过 yield,我们不再需要编写读文件的迭代类,就可以轻松实现文件读取。

时间: 2024-10-30 02:47:46

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Python的迭代器和生成器

先说迭代器,对于string.list.dict.tuple等这类容器对象,使用for循环遍历是很方便的就,在后台for语句对容器对象对象调用iteration()函数,这是python的内置函数,iter()会返回一个定义next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内元素,next()也是python的内置函数.在没有后续元素是,调用next()会抛出一个StopIteration异常 上面说的都是python自带的容器对象,它们都实现了相应的迭代器方法,自定义类的遍历怎么实现,方法是

python中迭代器和生成器。

前言:很多python教程中,对python的解释不容易理解,本文记录自己的理解和体会,是对迭代器和生成器的初步理解. 迭代器: 迭代器的实质是实现了next()方法的对象,常见的元组.列表.字典都是迭代器. 迭代器中重点关注两种方法: __iter__方法:返回迭代器自身.可以通过python内建函数iter()调用. __next__方法:当next方法被调用的时候,迭代器会返回它的下一个值,如果next方法被调用,但迭代器没有只可以返回,就会引发一个StopIteration异常.该方法可

【Python】迭代器、生成器、yield单线程异步并发实现详解

转自http://blog.itpub.net/29018063/viewspace-2079767 大家在学习python开发时可能经常对迭代器.生成器.yield关键字用法有所疑惑,在这篇文章将从理论+程序调试验证的方式详细讲解这部分知识,话不多说,直接进入主题. 一.迭代器(Iterater):     首先介绍迭代器,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.是不是觉得跟for循环很像?但是迭代器有几个特性需记住:    1.访问者

python之 迭代器,生成器

什么叫跌代: 可以将某个数据集合内的数据一个一个挨着取出来就叫做跌代. 迭代器协议: 可以被跌代要满足的要求叫做可迭代协议,可迭代对象必须提供一个next的方法,执行该方法要么返回跌代中的下一项,要么就引起一个StopIteration异常,以终止跌代(跌代只能往后走,而不能往前退) python中的for循环: for循环的本质就是遵循迭代器协议去访问对象,for循环可以遍历(字符串,列表,元祖,字典,集合,文件对象)这些对象都是不可迭代对象,只不过在for循环时,调用了他们内部的-iter-

python基础----迭代器、生成器、协程函数

一.什么是迭代器协议 1.迭代器协议是指: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,要么就引起一个StopIteration异常,以终止迭代 (只能往后走不能往前退) 2.可迭代对象:实现了迭代器协议的对象(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. 二,为什么要用迭代器 优点: 1:迭代器提供了一种不依赖于索引的取值方式,

day13 python学习 迭代器,生成器

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python中迭代器和生成器的区别

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