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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:
- #!/usr/bin/python3
-
- list=[1,2,3,4]
- it = iter(list) # 创建迭代器对象
- for x in it:
- print (x, end=" ")
也可以使用 next() 函数:
- #!/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()
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:
- #!/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()
执行以上程序,输出结果如下:
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
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