前置知识
迭代:迭代是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程(函数)的重复称为一次“迭代”,而每一次迭代得到的结果(函数return)会作为下一次迭代的初始值(传入函数的参数)。
例如 斐波那契数列:
0 1 1 2 3 5 8 13 23………
F(0)=0,F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)(n ≥ 2,n ∈ N)
迭代器
- 迭代器:是一个类,有__iter__()和__next__()方法的类,
- 迭代器对象:是”迭代器“类的实例化对象
备注:
- 迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历
- 字符串、列表或元组对象都可用于创建迭代器。
- iter():类的内置函数,返回一个迭代器对象
- next():类的内置函数,返回下一个数据
- 一个类中有__iter__()方法和__next__()方法,则self也是一个迭代器对象
实例1 自定义迭代器类
class MyNumbers: # 因为MyNumbers类中含有__iter__()和__next__()函数,所以MyNumbers是一个迭代器
def __iter__(self): # 返回一个迭代器对象
self.a = 1
return self
def __next__(self): # 返回下一个数据
if self.a <= 5:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise 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。
myclass = MyNumbers() # myclass为迭代器对象
for x in myclass: # 迭代器对象可使用for循环
print(x)
>>>
1
2
3
4
5
实例2 字符串、列表、元组、字典都可用于创建迭代器。
type | str: ‘abc’ | list: [1,2,3] | int: 1,2,3 | 迭代器: iter([1,2,3]) | 生成器: def g(): yeild 1 | dict: {‘a’:1, ‘b’:2, ‘c’:3} |
---|---|---|---|---|---|---|
可迭代的(Iterable) | True | True | False | True | True | {‘a’:1, ‘b’:2, ‘c’:3} |
迭代器(Iterator) | False | False | False | True | True | Flase |
# 字符串、列表、元组、字典可用于创建迭代器
# my = 'this_is_a_string' # string
# my = [1, 2, 3, 4, 5] # listd
# my = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e') # tuple
my = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5} # dictionary
it = iter(my) # 创建迭代器对象
print(next(it)) # 输出迭代器的下一个元素
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
>>>
a
b
c
d
e
生成器
- 出现了yield的函数(Python 解释器会将其视为一个 generator类)
- 生成器对象:使用“生成器函数”实例化的对象,内部是根据“生成器类generator"创建对象,生成器内部也声明了:iter、__next__方法;生成器满足迭代器的定义,生成器是迭代器的一种
实例
#!/usr/bin/python3
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()
可迭代对象
- 可迭代类:有__iter__()方法的类;
- 可迭代对象:”可迭代类“创建的对象;
- 可迭代对象可以进行for循环;
- 迭代器对象、生成器对象都是可迭代对象的特例。
可迭代器对象和迭代器的判断
- 通过dir()查看对象是否包含以下方法:
- 可迭代对象:包含__iter__()方法
- 迭代器:包含__iter__()和__next__()方法
- 通过Iterable 和Iterator 来判断
type | str: ‘abc’ | list: [1,2,3] | int: 1,2,3 | 迭代器: iter([1,2,3]) | 生成器: def g(): yeild 1 | dict: {‘a’:1, ‘b’:2, ‘c’:3} |
---|---|---|---|---|---|---|
可迭代的(Iterable) | True | True | False | True | True | {‘a’:1, ‘b’:2, ‘c’:3} |
迭代器(Iterator) | False | False | False | True | True | Flase |
from collections.abc import Iterable
from collections.abc import Iterator
# my = 'this_is_a_string' # string
# my = [1, 2, 3, 4, 5] # listd
# my = ('a', 'b', 'c', 'd', 'e') # tuple
my = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5} # dictionary
it = iter(my) # 创建迭代器对象
def f(): # 生成器函数
yield 1
print(isinstance(it, Iterable)) # 判断是否可迭代
print(isinstance(it, Iterator)) # 判断是否是迭代器
print(isinstance(my, Iterable))
print(isinstance(my, Iterator))
print(isinstance(f(), Iterable))
print(isinstance(f(), Iterator))
print("it具体的方法包括:", dir(it))
print("my具体的方法包括:", dir(my))
print("f()具体的方法包括:", dir(f()))
>>>
True
True
True
False
True
True
it具体的方法包括: ['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__length_hint__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']
my具体的方法包括: ['__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values']
f()具体的方法包括: ['__class__', '__del__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'gi_code', 'gi_frame', 'gi_running', 'gi_yieldfrom', 'send', 'throw']
迭代器和生成器的区别
- 迭代器是一个类;生成器是一个函数;
- 生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和__next__()方法;
- 生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。