python中迭代器的作用（Python3.5迭代器与生成器用法实例分析）

python中迭代器的作用

Python3.5迭代器与生成器用法实例分析

本文实例讲述了python3.5迭代器与生成器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

1、列表生成式

通过列表生成式可以直接创建一个列表。代码：a = [i*2 for i in range(10)]

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:zhengzhengliu #列表生成式 a = [i*2 for i in range(10)] print(a)

运行结果：

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

由于受内存限制，列表容量肯定是有限的。创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，若只访问前面的几个元素，后边的绝大多数元素占用空间浪费。

如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那是否可以在循环过程中不断推算后续的元素？这样就不必创建完整的列表list，从而节省大量的空间。

2、生成器

在python中，一边循环一边计算的机制，叫做：生成器（generator）。创建一个生成器的方法有很多：

（1）将一个列表生成式的[]改成()，就创建一个生成器。代码：b = (i*2 for i in range(10))

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:zhengzhengliu #列表生成式 a = [i*2 for i in range(10)] print(a) print("type of a:",type(a)) #生成器 b = (i*2 for i in range(10)) print(b) print("type of b:",type(b)) for i in b:   print(i)

运行结果：

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
type of a: <class 'list'>
<generator object <genexpr> at 0x008b8d20>
type of b: <class 'generator'>
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18

结论：生成器的元素只有在调用的时候才生成相应的，调用到哪一次才会生成到哪一次的元素，只记住当前的位置。

注意：列表可以直接打印出每一个元素，而生成器不能用切片的形式去取，会出错误。

打印出生成器generator的每一个元素的方法：如果要一个一个打印出来，要通过next()函数获得生成器generator的下一个返回值。

生成器generator保存的是算法，每次调用print(next(b))，就计算出生成器b的下一个元素的值，直到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出stopiteration的错误。

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#生成器 b = (i*2 for i in range(10)) print(next(b)) print(next(b)) print(next(b)) print(next(b))

运行结果：

0
2
4
6

不断调用next(b)很麻烦，可以利用for循环，因为生成器generator也是可迭代的对象。

（2）当推算的算法比较复杂时，用类似列表生成式的for循环无法实现，还可以用函数来实现生成器

例如：著名的斐波那契数列（fibonaccl），除了第一个和第二个数之外，任意一个数都由前两个数相加得到：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:zhengzhengliu def fibonaccl(max):   n,a,b = 0,0,1   while n < max:     print(b)     a,b = b,a + b     n = n + 1   return 'done' fibonaccl(10)

运行结果：

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1
2
3
5
8
13
21
34
55

总结：fibonaccl函数实际上定义了斐波那契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意元素，这种逻辑非常类似generator。

fibonaccl函数和生成器generator只有一步之遥，要把fibonaccl函数变成生成器generator，只需要将print(b)修改为yield b就可以了。

最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。

而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行，

即：yield保存了函数的中断状态，返回当前状态的值，函数停在这里，后边还可以继续回来。

另外，函数可以不再等待其执行结束，可以中断在某个地方做其他的事情，结束之后还可以继续回来接着往下执行（具有并行的效果）。

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def fibonaccl(max):   n,a,b = 0,0,1   while n < max:     yield b     a,b = b,a + b     n = n + 1   return 'done' print(fibonaccl(15)) f = fibonaccl(15) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print("===========") print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print("=========start loop========")  #接着打印后边的元素 for i in f:   print(i)

运行结果：

<generator object fibonaccl at 0x00548d50>
1
1
2
3
===========
5
8
13
21
=========start loop========
34
55
89
144
233
377
610

用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。

如果想要拿到返回值，必须捕获stopiteration错误，返回值包含在stopiteration的value中。

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def fibonaccl(max):   n,a,b = 0,0,1   while n < max:     yield b     a,b = b,a + b     n = n + 1   return 'done' g = fibonaccl(6) while true:    try:      x = next(g)      print('g:', x)    except stopiteration as e:      print('generator return value:', e.value)      break

运行结果：

g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
generator return value: done

3、生成器并行的实现——单线程下的并行效果

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:zhengzhengliu #生成器并行的实现——生产者、消费者模型 import time def consumer(name):   print("%s 准备吃包子啦!" %name)   while true:     baozi = yield     #yield保存当前状态返回     print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) def producer(name):   c = consumer('a')   c2 = consumer('b')   c.__next__()     #next只唤醒yield   c2.__next__()   print("开始准备做包子啦!")   for i in range(3):     time.sleep(1)     print("做了2个包子!")     c.send(i)     #send唤醒yield同时给它传值     c2.send(i) producer("alex")

运行结果：

a 准备吃包子啦!
b 准备吃包子啦!
开始准备做包子啦!
做了2个包子!
包子[0]来了,被[a]吃了!
包子[0]来了,被[b]吃了!
做了2个包子!
包子[1]来了,被[a]吃了!
包子[1]来了,被[b]吃了!
做了2个包子!
包子[2]来了,被[a]吃了!
包子[2]来了,被[b]吃了!

希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。

原文链接：https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/78072964