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python中迭代器

發布時間: 2023-05-29 21:04:50

python非同步編程7:非同步迭代器

迭代器:在其內部實現yield方法和next方法的對象。可迭代對象:在類內部實現一個iter方法,並返回一個迭代器。

非同步迭代器:實現了__aiter__()和__anext__()方法的對象,必須返回一個awaitable對象。async_for支持處理非同步迭代器的

__anext__()方法返回的可等侍春待對象,直到引發一個stopAsyncIteration異常謹乎,這個改動由PEP 492引入。

非同步可迭代對象:可在async_for語句中被使用的對象,必須通過它的__aiter__()方法老晌耐返回一個asynchronous_iterator(非同步迭代器).  這個改動由PEP 492引入。

示例: 不能直接寫在普通方法或者暴露在外面。必須寫在協程函數,任意協程函數均可。

② python迭代器是什麼意思

迭代器(Iterator):迭代器可以看作是一個特殊的對象,每次調用該對象時會返回自身的下一個元素,從實現上來看,一個迭代器對象
必須是定義了__iter__()方法和next()方法的對象。
Python的Iterator對象表示的是一個數據流,可以把這個數據流看做是一個有序序列,但我們卻不能搜游提前知道序列的長度,所以Iterator
的計算是惰性的,只有在需要返回下一個數據時它才散困會計算;Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據,直到沒有數據
時拋出StopIteration錯誤;所有的Iterable可迭代對象均可以通過內置函數iter()來轉變為迭代器Iterator。__iter__( )方法是讓對象可以用
for … in循環遍歷時找到數據對象的位置,next( )方法是讓對象可以通過next(實例名)訪問下一個元素。除了通過內置函數next調用可以
判斷是否為迭代器外,還可以通過collection中的Iterator類型判斷。如: isinstance(』』, Iterator)可以判斷字元串類型是否迭代器。注
意: list、dict、str雖然是Iterable,卻不是Iterator。迭代器優點:節約內存(循環過程中,數據不用一次讀入,在處理文件對象時特別
有用,因為文件也是迭代器對象)、不依賴索引取值、實現惰性計算(需要時再取值計算)。

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③ Python基礎之迭代器

一.什麼是迭代器

迭代器是用來迭代取值的工具。

而涉及到把多個值循環取出來的類型有:列表,字元串,元組,欄位,集合,打開文件等。通過使用的遍歷方式有for···in···,while等,但是,這些方式只適用於有索引的數據類型。為了解決索引取的局限性,python提供了一種 不依賴於索引的取值方式:迭代器

注意:

二.可迭代對象

可迭代對象:但凡內置有__iter__方法的都稱為可迭代對象

常見的可迭代對象:

1.集合數據類型,如list,tuple,dict,set,str等

2.生成器,包括生成器和帶yield的生成器函數。

三.如何創建迭代器

迭代器是一個包含數個值的對象。

迭代器是可以迭代的對象,這意味著您可以遍歷所有值。

從技術上講,在Python中,迭代器是實現迭代器協議的對象,該協議由方法 __iter__() 和 __next__() 組成。

簡而言之,一個類裡面實現了__iter__()和__next__()這兩個魔法方法,那麼這個類的對象就是可迭代對象。

四.迭代器的優缺點

1.優點

2.缺點

五.迭代器示例

另外,如果類Stu繼承了Iterator,那麼Stu可以不用實現__iter__()方法

遍歷迭代器

StopIteration

如果你有足夠的 next() 語句,或者在 for 循環中使用,則上面的例子將永遠進行下去。

為了防止迭代永遠進行,我們可以使用 StopIteration 語句。

在 __next__() 方法中,如果迭代完成指定的次數,我們可以添加一個終止條件來引發錯誤

④ Python:理解迭代器,並用迭代器生成斐波那契數列

-- 斐波那契數列,是有一系列整數組成的數列;
-- 這一數列任意位置上的數值與後一位相加,等於第三位數值;
-- 示例:

-- 方法缺陷:
(1)每次只能獲取一個末位的數值,而不是整個數列;
(2)如果數值太大,運行時間會變得非常的長;

-- 如上面的例子,max_index = 30 的時候程序運行時常只需要 0:00:00.749871 秒,到了 max_index = 40 的時候就已經需要 0:00:57.805053 秒,這種耗時的增速在實際生產中是不能接受的;

-- 該方法的優點:相比與前面的方法,程序運行耗費罩咐的時間相對較快;

-- 該方法的缺陷:該方法使用 result_list = [] 作為一個容器存儲生成的數值,如果數值足夠大這個 list 將會佔用大量內存空間,簡言之: 如果物清純數值過大,會佔用大量內存
-- 有興趣的小夥伴可以嘗試 max_index=10000 時程序的執行情況,看一看程正芹序內存佔用情況;
-- 請注意:你的電腦可能會被卡死!!!

⑤ Python的基礎知識之迭代器

迭代:按照一定的順序訪問集合中的每一個元素,或者叫遍歷(其他語言叫做遍歷);

可迭代對象(Iterable):能被迭代的對象,或者說直接作用於for循環的對象,可以通過for..in來遍歷的對象,比如數組(list)、元祖(tuple)字元串等;

迭代器(Iterator):能作用於next() 函數,並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器,是惰性計算的序列(很重要)

1、判斷一個對象是可迭代對象呢?方法是通過collections模塊的Iterable類型判斷

2、判斷一個對象是否是迭代器Iterator對象

3、可迭代對象Iterable轉化為迭代器對象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性
A.惰性計算數據,節省內存
B.能記枝基錄狀態,並通過next()函數執行下早談一個狀態
C.具有可迭代性

2、集合數據類型如list、dict、str、tuple等是可迭代對象Iterable但不是迭代器Iterator,不過可以通過iter()函數轉化為一個Iterator對象

原因:Iterator對象表示的是一個數據流,Iterator對象可以被next()函數調用並不斷返回下一個數據,直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤。Iterator對象表示一個無限大的數據,集合是有限集合,假如被next()到最後就是沒有返回直接carsh

3、生成器(generator)一定是迭代器,他是一種特殊的迭代器;

如果想了解更多Python知識,請查看
Python的基礎知識之生成器
Python的基猛睜謹礎知識之裝飾器

學無止境,學習Python的夥伴可以多多交流。

⑥ Python中的迭代器與可迭代:iter()和next()

一種自動迭代的更優雅的實現是使用 for循環

在Python中,迭代器(Iterator)和可迭代(iterable)的區別是,迭代器支持 iter ()和 next ()方法;可迭代支持 iter ()方法。可迭代只能在for循環中獲得元素,迭代器還可以用next()方法獲取元素。
list/truple/map/dict都是可迭代,但不是迭代器;這些數據的大銀圓小是確定的;迭代器不是,迭代器不知春蘆道要執行多少次,所以可以理解為不知道有多少個元素,每調用一次next(),就會往下走一步。

凡是可以for循環的,都是Iterable
凡是可扒搏帶以next()的,都是Iterator

⑦ Python什麼是迭代器

iamlaosong文
我們在用for
...
in
...語句循環時,in後面跟隨的對象要求是可迭代對象,即可以直接作用於for循環的對象統稱為可迭代對象(iterable),如list、tuple、dict、set、str等。
可迭代對象是實現了__iter__()方法的對象,而迭代器(iterator)則是實現了__iter__()和__next__()方法的對象,可以顯示地獲取下一個元素。這種可以被next調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器。迭代器一定是可迭代對象,反過來則不一定成立。用iter()函數可以把list、dict、str等iterable變成iterator,例如:
bb=[x
for
x
in
range(10)]
cc=iter(bb)
cc.next()
循環變數的值其實可以看著是一次次用next取值的過程,每取一個值,做一次處理。list等對象用於循環實際上可以看著是用iter()方法產生一個迭代器,然後循環取值。
生成器(generator)就是一個能返回迭代器的函數,其實就是定義一個迭代演算法,可以理解為一個特殊的迭代器。調用這個函數就得到一個迭代器,生成器中的yield相當於一個斷點,執行到此返回一個值後暫停,從而實現next取值。

⑧ python迭代器和生成器的區別

迭代器

迭代是Python最強大的功能之一,是訪問集合元素的一種方式。

迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問,直到所有的元素被訪問完結束,迭代器只能往前不會後退。

迭代器有兩個基本的方法:iter()和next()。

生成器

在Python中,使用了yield的函數被稱為生成器。

跟普通函數不同的是,生成器是一個返回迭代器的函數,只能用於迭代操作,更簡單點理解生成器就是一個迭代器。

在調用生成器運行的過程中,每次遇到yield時函數會暫停並保存當前所有的運行信息,返回yield的值,並在下一次執行next()方法時從當前位置繼續運行。

調用一個生成器函數,返回的是一個迭代器對象。

迭代器與生成器之間的區別:

迭代器是一個更抽象的概念,任何對象,如果它的類有NEXTiter方法返回自己本身,對於string、list、dict、tuple等這類容器對象,使用for循環遍歷是很方便的。在後台For語言對容器對象條用iter()函數,iter()是Python的內置函數。iter()會返回一個定義了next()方法迭代器對象,在容器中逐個訪問容器的元素,next()也是Python的內置函數,next()會拋出StopIteration異常。

生成器是創新迭代器的簡單而強大的工具,它們寫起來就好像正則函數,只是在需要返回數據的時候使用yield 語句。

迭代器協議,對象需要提供next()方法,它要麼返回迭代中的下一項,要麼就引起一個StopIteration異常,終止迭代。

可迭代對象,實現了迭代器協議對象。list、tuple、dict都是Iterable可迭代的對象,但不是Iterator迭代器對象。

⑨ Python中的for循環、可迭代對象、迭代器和生成器-

問題:

「迭代是重復反饋過程的活動,其目的通常是為了逼近所需目標或結果。」在Python中,可迭代對象、迭代器、for循環都是和「迭代」密切相關的知識點。

下面我們試著通過實現自定義一下list的迭代過程:

迭代器和生成器總是會被同時提起,那麼它們之間有什麼關聯呢——生成器是一種特殊的迭代器。

⑩ 如何更好地理解Python迭代器和生成器

在Python這門語言中,生成器毫無疑問是最有用的特性之一。與此同時,也是使用的最不廣泛的Python特性之一。究其原因,主要是因為,在其他主流語言裡面沒有生成器的概念。正是由於生成器是一個「新」的東西,所以,它一方面沒有引起廣大工程師的重視,另一方面,也增加了工程師的學習成本,最終導致大家錯過了Python中如此有用的一個特性。

我的這篇文章,希望通過簡單易懂的方式,深入淺出地介紹Python的生成器,以改變「如此有用的特性卻使用極不廣泛」的現象。本文的組織如下:在第1章,我們簡單地介紹了Python中的迭代器協議;在本文第2章,將會詳細介紹生成器的概念和語法;在第3章,將會給出一個有用的例子,說明使用生成器的好處;在本文最後,簡單的討論了使用生成器的注意事項。

1. 迭代器協議

由於生成器自動實現了迭代器協議,而迭代器協議對很多人來說,也是一個較為抽象的概念。所以,為了更好的理解生成器,我們需要簡單的回顧一下迭代器協議的概念。
迭代器協議是指:對象需要提供next方法,它要麼返回迭代中的下一項,要麼就引起一個StopIteration異常,以終止迭代

可迭代對象就是:實現了迭代器協議的對象

協議是一種約定,可迭代對象實現迭代器協議,Python的內置工具(如for循環,sum,min,max函數等)使用迭代器協議訪問對象。

舉個例子:在所有語言中,我們都可以使用for循環來遍歷數組,Python的list底層實現是一個數組,所以,我們可以使用for循環來遍歷list。如下所示:
>>> for n in [1, 2, 3, 4]:
... print n

但是,對Python稍微熟悉一點的朋友應該知道,Python的for循環不但可以用來遍歷list,還可以用來遍歷文件對象,如下所示:
>>> with open(『/etc/passwd』) as f: # 文件對象提供迭代器協議
... for line in f: # for循環使用迭代器協議訪問文件
... print line
...

為什麼在Python中,文件還可以使用for循環進行遍歷呢?這是因為,在Python中,文件對象實現了迭代器協議,for循環並不知道它遍歷的是一個文件對象,它只管使用迭代器協議訪問對象即可。正是由於Python的文件對象實現了迭代器協議,我們才得以使用如此方便的方式訪問文件,如下所示:
>>> f = open('/etc/passwd')
>>> dir(f)
['__class__', '__enter__', '__exit__', '__iter__', '__new__', 'writelines', '...'

2. 生成器

Python使用生成器對延遲操作提供了支持。所謂延遲操作,是指在需要的時候才產生結果,而不是立即產生結果。這也是生成器的主要好處。

Python有兩種不同的方式提供生成器:
生成器函數:常規函數定義,但是,使用yield語句而不是return語句返回結果。yield語句一次返回一個結果,在每個結果中間,掛起函數的狀態,以便下次重它離開的地方繼續執行
生成器表達式:類似於列表推導,但是,生成器返回按需產生結果的一個對象,而不是一次構建一個結果列表

2.1 生成器函數

我們來看一個例子,使用生成器返回自然數的平方(注意返回的是多個值):
def gensquares(N):
for i in range(N):
yield i ** 2

for item in gensquares(5):
print item,

使用普通函數:
def gensquares(N):
res = []
for i in range(N):
res.append(i*i)
return res

for item in gensquares(5):
print item,

可以看到,使用生成器函數代碼量更少。

2.2 生成器表達式

使用列表推導,將會一次產生所有結果:
>>> squares = [x**2 for x in range(5)]
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16]

將列表推導的中括弧,替換成圓括弧,就是一個生成器表達式:
>>> squares = (x**2 for x in range(5))
>>> squares
<generator object at 0x00B2EC88>
>>> next(squares)
0
>>> next(squares)
1
>>> next(squares)
4
>>> list(squares)
[9, 16]

Python不但使用迭代器協議,讓for循環變得更加通用。大部分內置函數,也是使用迭代器協議訪問對象的。例如, sum函數是Python的內置函數,該函數使用迭代器協議訪問對象,而生成器實現了迭代器協議,所以,我們可以直接這樣計算一系列值的和:
>>> sum(x ** 2 for x in xrange(4))

而不用多此一舉的先構造一個列表:
>>> sum([x ** 2 for x in xrange(4)])

2.3 再看生成器

前面已經對生成器有了感性的認識,我們以生成器函數為例,再來深入探討一下Python的生成器:
語法上和函數類似:生成器函數和常規函數幾乎是一樣的。它們都是使用def語句進行定義,差別在於,生成器使用yield語句返回一個值,而常規函數使用return語句返回一個值
自動實現迭代器協議:對於生成器,Python會自動實現迭代器協議,以便應用到迭代背景中(如for循環,sum函數)。由於生成器自動實現了迭代器協議,所以,我們可以調用它的next方法,並且,在沒有值可以返回的時候,生成器自動產生StopIteration異常
狀態掛起:生成器使用yield語句返回一個值。yield語句掛起該生成器函數的狀態,保留足夠的信息,以便之後從它離開的地方繼續執行
3. 示例

我們再來看兩個生成器的例子,以便大家更好的理解生成器的作用。

首先,生成器的好處是延遲計算,一次返回一個結果。也就是說,它不會一次生成所有的結果,這對於大數據量處理,將會非常有用。

大家可以在自己電腦上試試下面兩個表達式,並且觀察內存佔用情況。對於前一個表達式,我在自己的電腦上進行測試,還沒有看到最終結果電腦就已經卡死,對於後一個表達式,幾乎沒有什麼內存佔用。
sum([i for i in xrange(10000000000)])
sum(i for i in xrange(10000000000))

除了延遲計算,生成器還能有效提高代碼可讀性。例如,現在有一個需求,求一段文字中,每個單詞出現的位置。

不使用生成器的情況:
def index_words(text):
result = []
if text:
result.append(0)
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
result.append(index)
return result

使用生成器的情況:
def index_words(text):
if text:
yield 0
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
yield index

這里,至少有兩個充分的理由說明 ,使用生成器比不使用生成器代碼更加清晰:
使用生成器以後,代碼行數更少。大家要記住,如果想把代碼寫的Pythonic,在保證代碼可讀性的前提下,代碼行數越少越好
不使用生成器的時候,對於每次結果,我們首先看到的是result.append(index),其次,才是index。也就是說,我們每次看到的是一個列表的append操作,只是append的是我們想要的結果。使用生成器的時候,直接yield index,少了列表append操作的干擾,我們一眼就能夠看出,代碼是要返回index。
這個例子充分說明了,合理使用生成器,能夠有效提高代碼可讀性。只要大家完全接受了生成器的概念,理解了yield語句和return語句一樣,也是返回一個值。那麼,就能夠理解為什麼使用生成器比不使用生成器要好,能夠理解使用生成器真的可以讓代碼變得清晰易懂。

4. 使用生成器的注意事項

相信通過這篇文章,大家已經能夠理解生成器的作用和好處。但是,還沒有結束,使用生成器,也有一點注意事項。

我們直接來看例子,假設文件中保存了每個省份的人口總數,現在,需要求每個省份的人口佔全國總人口的比例。顯然,我們需要先求出全國的總人口,然後在遍歷每個省份的人口,用每個省的人口數除以總人口數,就得到了每個省份的人口佔全國人口的比例。

如下所示:
def get_province_population(filename):
with open(filename) as f:
for line in f:
yield int(line)

gen = get_province_population('data.txt')
all_population = sum(gen)
#print all_population
for population in gen:
print population / all_population

執行上面這段代碼,將不會有任何輸出,這是因為,生成器只能遍歷一次。在我們執行sum語句的時候,就遍歷了我們的生成器,當我們再次遍歷我們的生成器的時候,將不會有任何記錄。所以,上面的代碼不會有任何輸出。

因此,生成器的唯一注意事項就是:生成器只能遍歷一次。

5. 總結

本文深入淺出地介紹了Python中,一個容易被大家忽略的重要特性,即Python的生成器。為了講解生成器,本文先介紹了迭代器協議,然後介紹了生成器函數和生成器表達式,並通過示例演示了生成器的優點和注意事項。在實際工作中,充分利用Python生成器,不但能夠減少內存使用,還能夠提高代碼可讀性。掌握生成器也是Python高手的標配。希望本文能夠幫助大家理解Python的生成器。

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