搜搜网站提交,泗洪网页定制,济南建站软件,wordpress 语言切换简而言之#xff1a;迭代器是一个抽象化的概念#xff0c;在python中表示访问数据集合中元素的一种方式#xff1b;生成器也是一个抽象化的概念#xff0c;在python 中#xff0c;边循环边生成所需数据#xff0c;是一种时间换空间的方法。从访问数据方式上来看#xff…简而言之迭代器是一个抽象化的概念在python中表示访问数据集合中元素的一种方式生成器也是一个抽象化的概念在python 中边循环边生成所需数据是一种时间换空间的方法。从访问数据方式上来看生成器是一种特殊的迭代器。 目录
一、迭代和可迭代对象
1、 什么是迭代
2、什么是可迭代对象
二、迭代器
三、生成器
四 、使用场景和总结 一、迭代和可迭代对象
1、 什么是迭代 迭代迭代是通过循环结构如 for 循环、while 循环等来实现重复执行代码的方法。程序会根据条件或计数器的变化反复执行一段代码直到满足某个终止条件为止。 递归递归是通过函数调用自身来解决问题的方法。函数在执行过程中会不断地调用自己直到遇到终止条件才停止递归。
2、什么是可迭代对象
如 list、tuple、dict、set、str、range、enumerate 等这些可以直接用于 for 循环的对象称为可迭代Iterable对象也即它们是可迭代的。
可迭代对象需要提供 __iter__()方法否则不能被 for 语句处理。
iter() 内建方法可以把list、dict、str等可迭代对象转换成迭代器
除字典外一个对象只要实现了 __getitem__() 方法就认为它是序列类型序列类型总是可迭代的。对于序列类型字典还有更复杂的可迭代类型如 rangePython 内建了对应的迭代器对它们进行迭代操作它们无需实现 __next__() 方法iter() 函数会返回对应的内建迭代器。
二、迭代器
迭代器通过类来实现在类中需要定义两个方法 __iter__() 和 __next__()方法
__iter__() 方法返回迭代器对象自身 __next__() 方法返回下一个元素的值在没有更多元素可提供时引发 StopIteration 异常 class MyIterator:def __init__(self, data):self.data dataself.index 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.index len(self.data):value self.data[self.index]self.index 1return valueelse:raise StopIteration# 使用自定义迭代器
my_list [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator MyIterator(my_list)for num in my_iterator:print(num)三、生成器
如果我们要处理更多元素那么所占内存就呈线性增大所以受到内存限制列表容量是有限的。通常我们并不会一次处理所有元素而只是集中在其中的某些相邻的元素上。所以如果列表元素可以用某种算法用已知量推导出来就不必一次创建所有的元素。这种边循环边计算的机制称为生成器generator生成器是用时间换空间的典型实例。
生成器通常由两种方式生成用小括号()表示的生成器表达式generator expression和生成器函数generator function
生成器表达式和生成器函数产生生成器时会自动生成名为 __iter__ 和 __next__ 的方法 下面关于生成器表达式和生成器函数的代码来源于链接3
list0 [x * x for x in range(5)]
print(list0)list_generator0 (x * x for x in range(5))
print(list_generator0)list_generator1 (x * x for x in range(5000000))
print(sys.getsizeof(list_generator0))
print(sys.getsizeof(list_generator1))
[0, 1, 4, 9, 16]
generator object genexpr at 0x000002C7B9955B48
88
88
def fibonacci(n):i, j 0, 1while(i n):print(i, end )i, j j, i jfibonacci(5)
print(type(fibonacci))0 1 1 2 3 class function 四 、使用场景和总结 迭代器通常用于对列表、元组、字典等数据结构进行遍历。它们适用于已知数据集合且数据量不太大的情况。生成器适用于需要动态生成数据的情况尤其是当数据集合非常大或是无限的时候。生成器按需生成数据可以节省内存和提高性能 总结起来迭代器是一种数据访问模式的抽象概念用于按序访问集合中的元素它可以由自定义的迭代器对象或 Python 内置的可迭代对象生成。而生成器是一种特殊的函数或表达式用于按需生成数据并保存状态以支持断续生成。生成器是一种特殊的迭代器通常用于处理大数据集或无限序列以节省内存并提高性能。
参考链接
https://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.htmlhttps://www.runoob.com/python3/python3-iterator-generator.html
https://blog.csdn.net/be5yond/article/details/119344030https://blog.csdn.net/be5yond/article/details/119344030
https://pythonhowto.readthedocs.io/zh_CN/latest/iterator.html#id10https://pythonhowto.readthedocs.io/zh_CN/latest/iterator.html#id10部分代码和文章来源ChatGPT.
