python生成器的应用场景,python生成器有几种写法

大家好，本文将围绕python生成器的应用场景展开说明，python生成器有几种写法是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚python生成器的作用需要先了解以下几个事情。

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1.Python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python简单代码画皮卡丘。

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。

Python迭代器（iterator）

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))   # 输出迭代器的下一个元素2

迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历（在线python3环境）：

l=['Baidu', 'ShowMeAI', 'google', 'ByteDance']
it = iter(l)    # 创建迭代器对象
for x in it:
  print(x)

执行以上程序，输出结果如下：

Baidu
ShowMeAI
google
ByteDance

也可以使用 next() 函数（在线python3环境）：

list=['Baidu', 'ShowMeAI', 'google', 'ByteDance']
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
 
while True:
    try:
        print(next(it))
    except StopIteration:
        break

执行以上程序，输出结果如下：

Baidu
ShowMeAI
google
ByteDance

（1）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。

更多内容查阅：Python 面向对象

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（在线python3环境）：

class IterNumbers:
  def __iter__(self):
    self.a = 1
    return self
 
  def __next__(self):
    x = self.a
    self.a += 1
    return x
 
num_class = IterNumbers()
iter_num = iter(num_class)
 
print(next(iter_num))
print(next(iter_num))
print(next(iter_num))
print(next(iter_num))
print(next(iter_num))

执行输出结果为：

1
2
3
4
5

（2）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（在线python3环境）：

class IterNumbers:
  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
 
num_class = IterNumbers()
iter_num = iter(num_class)
 
for x in iter_num:
  print(x)

执行输出结果为：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

2.生成器

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

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。

Python生成器（generator）

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列（在线python3环境）：

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))
    except StopIteration:
        break

执行以上程序，输出结果如下：

0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

3.视频教程

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  • Python教程 - Python3文档
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