Python:迭代器

迭代器:是访问集合内元素的一种方式

迭代器创建和访问:

>>> list = [1,2,3,4]
>>> it = iter(list)   #迭代器创建
>>> next(it)   #访问迭代器,只能通过next()来访问,不能通过索引来访问
1
>>> next(it)
2
>>> next(it)
3
>>> next(it)
4
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#37>", line 1, in <module>
    next(it)
StopIteration

迭代器遍历:

list=[1,2,3,4]
it = iter(list) # 创建迭代器对象
for x in it:
        print (x, end=" ")

输出结果:

1 2 3 4
时间: 2024-08-17 21:27:37

Python:迭代器的相关文章

python迭代器、生成器和yield语句

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/22107553 一.迭代器(iterator) 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. 迭代器对象要求支持迭代

Python迭代器和生成器介绍

Python迭代器和生成器介绍 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. 在for循环中,Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器,自动调用next()获取元素,还完成了检查StopIteration异常的工作. 常用的几个内建数据结构tuple.list.set.dict都支持迭代器,字符串也可以使用迭代操作. 你也可以自己实现一个迭代器,如上所述,只

Lesson 023 —— python 迭代器与生成器

Lesson 023 -- python 迭代器与生成器 迭代器 迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式. 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象. 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. 迭代器有两个基本的方法:iter() 和 next(). 字符串,列表或元组对象都可用于创建迭代器: >>>list=[1,2,3,4] >>> it = iter(list) # 创建迭代器对象 >>

利用Python迭代器查找最小值和最大值

如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration) #利用Python迭代器查找最小值和最大值def findMaxandMin(l): if l==[]: return (none,none) else: min=l[0] max=l[0] for i in l: if max<i: max=i if min>i: min=i return(max,min) print(findMaxandMin([2,4,1,

python 迭代器 一个奇怪的解决方法

一般我们在类里面写迭代器都是如下写法: 1 class IterableSomthing: 2 def __iter__(self): 3 return self 4 5 def __next__(self): 6 return 1 但是,<流畅的python>给出了不同的见解.该书指出,在数据结构内实现迭代器是个很蠢的想法,因为需要引入游标指针记录位置的缘故,这么实现迭代器会造成数据结构空间性能下降,同时,因为游标指针的独立性使得改数据结构无法并发遍历,所以又造成了时间性能的下降.代码如下

python 迭代器和生成器

迭代器 Iterator是迭代器的意思,它的作用是一次产生一个数据项,直到没有为止.这样在 for 循环中就可以对它进行循环处理了.那么它与一般的序列类型(list, tuple等)有什么区别呢?它一次只返回一个数据项,占用更少的内存.但它需要记住当前的状态,以便返回下一数据项.它是一个有着next()方法的对象.而序列类型则保存了所有的数据项,它们的访问是通过索引进行的. 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

python迭代器

迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 一类是generator,包括生成器和带yield的generator function. 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable. 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象: >>> from collections import Iterable >>> isins

Python迭代器与生成器

生成器 仅仅拥有生成某种东西的能力,如果不用__next__方法是获取不到值得. 创建一个生成器函数 >>> def scq(): ...    print("11") # 当函数代码块中遇到yield关键字的时候,这个函数就是一个生成器函数 ...    yield 1 ...    print("22") ...    yield 2 ...    print("33") ...    yield 3 ... 把生成器赋值给

python 迭代器 生成器 装饰器

迭代器 可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象(Iterable). 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器(Iterator). 所有的Iterable均可以通过内置函数iter()来转变为Iterator. names = iter(['sun', 'ibm', 'sunny']) print(names) print(names.__next__()) print(names.__next__()) print(names.__next__()) print(

python 迭代器

之前学过的list,tuple,dice,set,str,generator(包括生成器和带yield的generator函数)等都是可被for循环迭代的对象,都统称为可迭代对象:Iterable 可使用isinstance()判断一个对象是否为Iterable对象 如: from collections import Iterable isinstance([],iterable)   ==>True isinstance('abc',iterable)  ==>True 等其他的实例,如字