Python迭代器与生成器基本用法分析_Python

Python迭代器与生成器基本用法分析

2021-03-22 00:11笨鸟可以先飞呀 Python

这篇文章主要介绍了Python迭代器与生成器基本用法,结合实例形式分析了Python迭代器与生成器的基本功能、定义及使用方法,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python 迭代器与生成器基本用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

迭代器

可以进行for循环的数据类型包括以下两种：

1. 集合数据类型比如list，tuple，dict，str等

2. 另一种是生成器

而他们都是可迭代对象，称为Iterable

Isinstandce()可以用来判断对象是否为可迭代对象

									>>> from collections import Iterable

									>>> isinstance([], Iterable)

									True

									>>> isinstance({}, Iterable)

									True

									>>> isinstance('abc', Iterable)

									True

									>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)

									True

									>>> isinstance(100, Iterable)

									False

然后，只有生成器可以称为迭代器，因为他们是不断使用next()函数返回值的，属于惰性计算，而对于迭代器也有一个判断函数

									>>> from collections import Iterator

									>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)

									True

									>>> isinstance([], Iterator)

									False

									>>> isinstance({}, Iterator)

									False

									>>> isinstance('abc', Iterator)

									False

生成器

生成器：就是未循环完的列表，这是为了节约电脑内存，设立的一种一边循环一边计算的机制。

创建的方法也是很简单，其中一种就是把列表生成式的[]改成()就可以了

而调用的时候也一般不用麻烦的next()的方法，而是用for循环来遍历

比如：

									g= (x*x for x in range(10))

									for n in g:

									 print(n)

这样就能遍历出所有的生成器中的元素

另一种生成器的方法：如果函数中包含有yield关键字，则这是一个生成器

									def odd():

									  print('step 1')

									  yield 1

									  print('step 2')

									  yield(3)

									  print('step 3')

									  yield(5)