Python의 생성기와 반복기에 대한 간략한 소개(예제 포함)

이 기사는 Python의 생성기와 반복기에 대한 간략한 소개를 제공합니다(예제 포함). 도움이 필요한 친구들이 참고할 수 있기를 바랍니다.

Iterator

Python에서 객체가 객체의 각 요소를 통해 루프(순회)될 수 있는 경우 프로세스를 반복이라고 합니다. 예를 들어 사전, 문자열, 목록, 튜플, 집합 등이 있습니다. 반복될 수 있는 이유는 모두 공통 내장 함수 __iter__를 가지고 있기 때문입니다. 내장 객체의 __next__ 함수를 실행하면 객체의 모든 요소를 ​​순서대로 인쇄할 수 있습니다. 예를 들어 1부터 100까지의 값을 저장하는 목록이 있지만 처음 50개의 요소만 인쇄하려고 합니다.

flag=True
l=[x for x in range(1,101)]
l_iter = l.__iter__()
while flag:
    try:
       item=l_iter.__next__()
       if item==51:
           flag=False
           break
       else:
           print(item)
    except:
        break

While 루프에서 반복자는 항상 __next__() 함수를 실행하기 위해 반복하지만 반복자 자체는 반복하려는 요소 수를 알지 못합니다. 마지막 요소가 실행되면 __next__() 함수가 계속 실행되지만 이때는 반복할 수 있는 요소가 없습니다. 반복자가 반복할 수 있는 요소를 찾을 수 없으므로 오류가 보고됩니다. 따라서 while 루프를 사용할 때는 예외를 잡는 코드인 try Except와 함께 사용합니다. 반복 과정에서 예외가 발생하면 다음 루프가 자동으로 중지됩니다.

생성기:

첫 번째와 두 번째 요소를 제외한 나머지 요소는 처음 두 요소의 합이라는 요구 사항이 있다고 가정합니다.

다음과 같이 쓸 수 있습니다

def fib1(max):
    n,a,b=0,0,1
    while n<max:
        print(b)
        a,b=b,a+b
        n=n+1
    return &#39;done&#39;

a=fib1(5)
print(a)

출력 결과

1
1
2
3
5
done

파생 과정은 그림과 같습니다

다른 방법을 사용하세요

def fib2(max):
    n,a,b=0,0,1
    while n<max:
        yield b
        a,b=b,a+b
        n=n+1
    return &#39;done&#39;

함수 호출

a=fib2(5)
print(a)

출력 결과 1

이번에 정의한 fib는 단순한 함수가 아닌 제너레이터로 변환하여 결과를 바로 표시할 수 없다는 것을 발견했습니다. 생성된 결과를 알고 싶다면 __next__ 함수를 순서대로 실행할 수 있지만, 반복할 수 있는 요소가 더 이상 없을 경우 매번 하나의 결과만 반환됩니다.

또한 for 루프와 while(try Except와 함께 사용해야 함)을 사용하여 결과를 인쇄할 수도 있습니다.

 a=fib2(5)
 for c in a:
    print(c)

출력 결과 표시 1 1 2 3 5.

생성기 사용의 이점: 생성기는 파생 프로세스를 기반으로 다음 요소를 계산합니다. 처음 두 함수 fib1과 fib2를 살펴보겠습니다. fib1은 전체 계산 결과를 저장하기 위해 컴퓨터에 고정된 메모리 공간을 엽니다. 그러나 계산 결과의 특정 요소에 액세스하려면 전체 계산을 순회해야 합니다. 결과를 먼저 얻으려면 객체 첨자를 사용하거나 for 루프를 사용하고 조건부 판단을 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있지만 더 많은 메모리 공간을 소비하게 됩니다. fib2는 추론 프로세스를 기반으로 다음 요소를 계산하므로 완전한 객체를 생성하기 전에 원하는 요소를 얻을 수 있습니다. 따라서 메모리 소비가 줄어듭니다.

위 내용은 Python의 생성기와 반복기에 대한 간략한 소개(예제 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!