搜尋
首頁後端開發Python教學Python的迭代器和生成器使用实例

一、迭代器Iterators

迭代器仅是一容器对象,它实现了迭代器协议。它有两个基本方法:

1)next方法
返回容器的下一个元素

2)__iter__方法
返回迭代器自身

迭代器可使用内建的iter方法创建,见例子:

复制代码 代码如下:

>>> i = iter('abc')
>>> i.next()
'a'
>>> i.next()
'b'
>>> i.next()
'c'
>>> i.next()
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in
StopIteration:

class MyIterator(object):
  def __init__(self, step):
  self.step = step
  def next(self):
  """Returns the next element."""
  if self.step==0:
  raise StopIteration
  self.step-=1
  return self.step
  def __iter__(self):
  """Returns the iterator itself."""
  return self
for el in MyIterator(4):
  print el
--------------------


结果:
复制代码 代码如下:

3
2
1
0

二、生成器Generators

从Python2.2起,生成器提供了一种简洁的方式帮助返回列表元素的函数来完成简单和有效的代码。
它基于yield指令,允许停止函数并立即返回结果。

此函数保存其执行上下文,如果需要,可立即继续执行。

例如Fibonacci函数:

复制代码 代码如下:

def fibonacci():
  a,b=0,1
  while True:
  yield b
  a,b = b, a+b
fib=fibonacci()
print fib.next()
print fib.next()
print fib.next()
print [fib.next() for i in range(10)]
--------------------

结果:
复制代码 代码如下:

1
1
2
[3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233]

PEP Python Enhancement Proposal Python增强建议

tokenize模块

复制代码 代码如下:

>>> import tokenize
>>> reader = open('c:/temp/py1.py').next
>>> tokens=tokenize.generate_tokens(reader)
>>> tokens.next()
(1, 'class', (1, 0), (1, 5), 'class MyIterator(object):/n')
>>> tokens.next()
(1, 'MyIterator', (1, 6), (1, 16), 'class MyIterator(object):/n')
>>> tokens.next()
(51, '(', (1, 16), (1, 17), 'class MyIterator(object):/n')

例子:
复制代码 代码如下:

def power(values):
  for value in values:
  print 'powering %s' %value
  yield value
def adder(values):
  for value in values:
  print 'adding to %s' %value
  if value%2==0:
  yield value+3
  else:
  yield value+2
elements = [1,4,7,9,12,19]
res = adder(power(elements))
print res.next()
print res.next()
--------------------

结果:
复制代码 代码如下:

powering 1
adding to 1
3
powering 4
adding to 4
7

保持代码简单,而不是数据。
注意:宁可有大量简单的可迭代函数,也不要一个复杂的一次只计算出一个值的函数。

例子:

复制代码 代码如下:

def psychologist():
  print 'Please tell me your problems'
  while True:
  answer = (yield)
  if answer is not None:
  if answer.endswith('?'):
  print ("Don't ask yourself too much questions")
  elif 'good' in answer:
  print "A that's good, go on"
  elif 'bad' in answer:
  print "Don't be so negative"
free = psychologist()
print free.next()
print free.send('I feel bad')
print free.send("Why I shouldn't ?")
print free.send("ok then i should find what is good for me")
--------------------

结果:
复制代码 代码如下:

Please tell me your problems
None
Don't be so negative
None
Don't ask yourself too much questions
None
A that's good, go on
None
陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
Python vs.C:申請和用例Python vs.C:申請和用例Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。Python以简洁和强大的生态系统著称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小時的Python計劃:一種現實的方法2小時的Python計劃:一種現實的方法Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

Python:探索其主要應用程序Python:探索其主要應用程序Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

您可以在2小時內學到多少python?您可以在2小時內學到多少python?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

如何在10小時內通過項目和問題驅動的方式教計算機小白編程基礎?如何在10小時內通過項目和問題驅動的方式教計算機小白編程基礎?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

如何在10小時內教計算機小白編程基礎?如果你只有10個小時來教計算機小白一些編程知識,你會選擇教些什麼�...

如何在使用 Fiddler Everywhere 進行中間人讀取時避免被瀏覽器檢測到?如何在使用 Fiddler Everywhere 進行中間人讀取時避免被瀏覽器檢測到?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

使用FiddlerEverywhere進行中間人讀取時如何避免被檢測到當你使用FiddlerEverywhere...

Python 3.6加載Pickle文件報錯"__builtin__"模塊未找到怎麼辦?Python 3.6加載Pickle文件報錯"__builtin__"模塊未找到怎麼辦?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Python3.6環境下加載Pickle文件報錯:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed...

如何提高jieba分詞在景區評論分析中的準確性?如何提高jieba分詞在景區評論分析中的準確性?Apr 02, 2025 am 07:09 AM

如何解決jieba分詞在景區評論分析中的問題?當我們在進行景區評論分析時,往往會使用jieba分詞工具來處理文�...

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳圖形設置
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您聽不到任何人,如何修復音頻
3 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25:如何解鎖Myrise中的所有內容
4 週前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SecLists

SecLists

SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

PhpStorm Mac 版本

PhpStorm Mac 版本

最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強大的PHP整合開發環境

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux最新版