learn_Day13 生成器与迭代器

生成器

1、包含yield语法的函数叫做生成器,生成器可以保存上一次执行的位置
2、执行包含yield语法的函数会得到一个生成器,执行生成器的__next__方法就会执行函数的内容,遇到yield跳出,再执行__next__方法,返回函数之前跳出的位置,继续执行,遇到yield跳出,...
 
# 生成器
def func():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
    yield 4


a = func()

b = a.__next__()
print(b)  # 1

b = a.__next__()
print(b)  # 2

b = a.__next__()
print(b)  # 3

b = a.__next__()
print(b)  # 4
# 生成器

3、用生成器实心xrange

# 用生成器实现xrange
def xrange(num):
    temp = -1
    while True:
        temp = temp + 1
        if temp >= num:
            return
        else:
            yield temp

a = xrange(5)

b = a.__next__()
print(b)  # 0
b = a.__next__()
print(b)  # 1
b = a.__next__()
print(b)  # 2
b = a.__next__()
print(b)  # 3
b = a.__next__()
print(b)  # 5
# 用生成器实现xrange

迭代器

迭代器是访问集合元素的一种方式。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,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件

特点:
  1. 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
  2. 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
  3. 访问到一半时不能往回退
  4. 便于循环比较大的数据集合,节省内存

用迭代器实现rangge

# 用迭代器实现range
def range(num):
    temp = -1
    while True:
        temp = temp + 1
        if temp >= num:
            return
        else:
            yield temp

# 用for循环代替__next__方法
for i in range(5):
    print(i)
'''
a = range(5)
b = a.__next__()
print(b)  # 0
b = a.__next__()
print(b)  # 1
b = a.__next__()
print(b)  # 2
b = a.__next__()
print(b)  # 3
b = a.__next__()
print(b)  # 5
'''
# 用迭代器实现range

 

原文地址:https://www.cnblogs.com/grissom/p/6649123.html