太好啦,是迭代器,bobo 最喜欢的一集!

迭代器

迭代器是 Python 最强大的功能之一,访问集合元素的一种方式.

迭代器是一个可以记住遍历对象位置的对象.

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__()方法: 返回一个特殊的迭代器对象, 该对象实现了__next__()方法并通过yield语句返回下一个元素.
__next__()方法: 返回下一个迭代器元素.

字符串,列表,元组,字典等都可用于创建迭代器.

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>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
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>>> print (next(it))
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>>>

迭代器对象可以使用for循环进行遍历:

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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:

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1 2 3 4

也可以用 next()函数实现迭代器的功能:

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#!/usr/bin/python3

import sys         # 引入 sys 模块

list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象

while True:
    try:
        print (next(it))
    except StopIteration:
        sys.exit()

输出结果:

创建一个迭代器

把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 iter() 与 next() 。

如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 init(), 它会在对象初始化的时候执行。

iter() 方法返回一个特殊的迭代器对象，这个迭代器对象实现了 next() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。

next() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。

创建一个返回数字的迭代器，初始值为 1，逐步递增 1：

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class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self

  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))

输出结果:

StopIteration

StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 next() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

在 20 次迭代后停止执行：

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class MyNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self

  def __next__(self):
    if self.a <= 20:
      x = self.a
      self.a += 1
      return x
    else:
      raise StopIteration

myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)

for x in myiter:
  print(x)

输出结果:

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

yield 是一个关键字，用于定义生成器函数，生成器函数是一种特殊的函数，可以在迭代过程中逐步产生值，而不是一次性返回所有结果。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

当在生成器函数中使用 yield 语句时，函数的执行将会暂停，并将 yield 后面的表达式作为当前迭代的值返回。

然后，每次调用生成器的 next() 方法或使用 for 循环进行迭代时，函数会从上次暂停的地方继续执行，直到再次遇到 yield 语句。这样，生成器函数可以逐步产生值，而不需要一次性计算并返回所有结果。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

下面是一个简单的示例，展示了生成器函数的使用：

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def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1

# 创建生成器对象
generator = countdown(5)

# 通过迭代生成器获取值
print(next(generator))  # 输出: 5
print(next(generator))  # 输出: 4
print(next(generator))  # 输出: 3

# 使用 for 循环迭代生成器
for value in generator:
    print(value)  # 输出: 2 1

输出结果:

以上实例中，countdown 函数是一个生成器函数。它使用 yield 语句逐步产生从 n 到 1 的倒数数字。在每次调用 yield 语句时，函数会返回当前的倒数值，并在下一次调用时从上次暂停的地方继续执行。

通过创建生成器对象并使用 next() 函数或 for 循环迭代生成器，我们可以逐步获取生成器函数产生的值。在这个例子中，我们首先使用 next() 函数获取前三个倒数值，然后通过 for 循环获取剩下的两个倒数值。

生成器函数的优势是它们可以按需生成值，避免一次性生成大量数据并占用大量内存。此外，生成器还可以与其他迭代工具（如 for 循环）无缝配合使用，提供简洁和高效的迭代方式。