Python练习-生成器、迭代器-2018.12.01

如果列表元素可以按照某种算法推算出来，可以在循环的过程中不断推算出后续的元素。这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

#将列表生成式的[]改为（）得到generator，通过for循环得到generator的下一个返回值

g=(x*x for x in range (10))

for n in g:

    print(n)

#用函数表示斐波那契数列的前n个数

def fib(n):

    m,a,b=0,0,1

    while m<n:

        print(b)

        a,b=b,a+b

        m=m+1

    return 'done'

print(fib(6))

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

#使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象

from collections import Iterable

print(isinstance([],Iterable))

print(isinstance({},Iterable))

print(isinstance('abc',Iterable))

print(isinstance('',Iterable))

print(isinstance((x for x in range(10)), Iterable))

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

#使用isinstance()判断一个对象是否是Iteratro对象

from collections import Iterator

print(isinstance((x for x in range(10)),Iterator))

print(isinstance([], Iterator))

print(isinstance({},Iterator))

print(isinstance('abc',Iterator))

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数：

#使用iter()函数把list、dict、str等Iterable变成Iterator

from collections import Iterator

print(isinstance(iter([]),Iterator))

print(isinstance(iter({}),Iterator))

print(isinstance(iter('abc'),Iterator))

Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。

Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的

巴特西

Python练习-生成器、迭代器-2018.12.01

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