前言
往期回顾:
- Python系列教程–Python3介绍(一)
- Python系列教程–Python3 环境搭建(二)
- Python系列教程–Python3 VScode(三)
- Python系列教程–Python3 基础语法(四)
- Python系列教程–Python3 基本数据类型(五)
- Python系列教程-- Python3 数据类型转换(六)
- Python系列教程-- Python3 推导式(七)
- Python系列教程-- Python3 解释器和注解(八)
- Python系列教程-- Python3 什么是运算符(九)
- Python系列教程-- Python3 数字(Number)(十)
- Python系列教程-- Python3 字符串(十一)
- Python系列教程-- Python3 列表(十二)
- Python系列教程-- Python3 元组(十三)
- Python系列教程-- Python3 字典(十四)
- Python系列教程-- Python3 集合(十五)
- Python系列教程-- Python3 条件控制(十六)
- Python系列教程-- Python3 循环语句(十七)
- Python系列教程-- Python3 编程第一步(十八)
- Python系列教程-- Python3 推导式(十九)
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:
实例(Python 3.0+)
>>> 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:
实例(Python 3.0+)文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-472980.html
#!/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=" ")
执行以上程序,输出结果如下:
1 2 3 4
也可以使用 next() 函数:
实例(Python 3.0+)
#!/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()
执行以上程序,输出结果如下:
1
2
3
4
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:Python3 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:
实例(Python 3.0+)
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
x = self.a
self.a += 1
return x
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
print(next(myiter))
执行输出结果为:
1
2
3
4
5
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 20 次迭代后停止执行:
实例(Python 3.0+)
class MyNumbers:
def __iter__(self):
self.a = 1
return self
def __next__(self):
if self.a <= 20:
x = self.a
self.a += 1
return x
else:
raise StopIteration
myclass = MyNumbers()
myiter = iter(myclass)
for x in myiter:
print(x)
执行输出结果为:
1
2
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7
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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,更简单点理解生成器就是一个迭代器。
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:
实例(Python 3.0+)
#!/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:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-472980.html
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