Python入门教程 | Python 迭代器与生成器

秒速五厘米 2024-03-04 05:43 113阅读 0赞

## 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
    >>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
    1
    >>> print (next(it))
    2
    >>>

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：

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

执行以上程序，输出结果如下：

> 1 2 3 4

也可以使用 next() 函数：

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), end=" ")
        except StopIteration:
            sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

> 1 2 3 4

### 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（后面会讲到），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：

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))

*  类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例，后面会讲到面向编程。
 *  方法：类中定义的函数，用**def** 关键词定义。  
    执行输出结果为：

> 1  
> 2  
> 3  
> 4  
> 5

### 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 10 次迭代后停止执行：

class MyNumbers:
      def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self
     
      def __next__(self):
        if self.a <= 10:
          x = self.a
          self.a += 1
          return x
        else:
          raise StopIteration
     
    myclass = MyNumbers()
    myiter = iter(myclass)
     
    for x in myiter:
      print(x)

执行输出结果为：

> 1  
> 2  
> 3  
> 4  
> 5  
> 6  
> 7  
> 8  
> 9  
> 10

## 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：

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

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。

执行以上程序，输出结果如下：

> 5  
> 4  
> 3  
> 2  
> 1

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

import sys
     
    def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契
        a, b, counter = 0, 1, 0
        while True:
            if (counter > n): 
                return
            yield a
            a, b = b, a + b
            counter += 1
    f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成
     
    while True:
        try:
            print (next(f), end=" ")
        except StopIteration:
            sys.exit()

执行以上程序，输出结果如下：

> 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

\*\*补充：\*\*斐波那契数列（Fibonacci sequence）又称黄金分割数列，因数学家莱昂纳多·斐波那契（Leonardo Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。