叠代器與生成器

叠代器

叠代是Python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。。

叠代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。

叠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。叠代器只能往前不會後退。

叠代器有兩個基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元組對象都可用於創建叠代器：

實例(Python 3.0+)

叠代器對象可以使用常規for語句進行遍歷：

實例(Python 3.0+)

執行以上程序，輸出結果如下：

1 2 3 4

也可以使用 next() 函數：

實例(Python 3.0+)

執行以上程序，輸出結果如下：

1
2
3
4

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函數被稱為生成器（generator）。

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

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。

以下實例使用 yield 實現斐波那契數列：

實例(Python 3.0+)

執行以上程序，輸出結果如下：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

筆記列表

1. cowpea

   115***[email protected]

   來看一下有yield和沒有yield的情況會對生成器了解多點：

   第一種：使用 yield

   #!/usr/bin/python3
   
   import sys
   
   def fibonacci(n,w=0): # 生成器函數 - 斐波那契
       a, b, counter = 0, 1, 0
       while True:
           if (counter > n): 
               return
           yield a
           a, b = b, a + b
           print(‘%d,%d‘ % (a,b))
           counter += 1
   f = fibonacci(10,0) # f 是一個叠代器，由生成器返回生成
   
   while True:
       try:
           print (next(f), end=" ")
       except :
           sys.exit()

   輸出結果：

   0 1,1
   1 1,2
   1 2,3
   2 3,5
   3 5,8
   5 8,13
   8 13,21
   13 21,34
   21 34,55
   34 55,89
   55 89,144

   第二種：不使用 yield

   #!/usr/bin/python3
   
   import sys
   
   def fibonacci(n,w=0): # 生成器函數 - 斐波那契
       a, b, counter = 0, 1, 0
       while True:
           if (counter > n): 
               return
           #yield a
           a, b = b, a + b
           print(‘%d,%d‘ % (a,b))
           counter += 1
   f = fibonacci(10,0) # f 是一個叠代器，由生成器返回生成
   
   while True:
       try:
           print (next(f), end=" ")
       except :
           sys.exit()

   輸出結果：

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

   第二種沒有yield時，函數只是簡單執行，沒有返回叠代器f。這裏的叠代器可以用生成l列表來理解一下：

   >>> l = [i for i in range(0,15)]
   >>> print(l)
   [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
   >>> m = (i for i in range(0,15))
   >>> print(m)
   <generator object <genexpr> at 0x104b6f258>
   >>> for g in m:
   ...     print(g,end=‘, ‘)
   ... 
   0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14,

   這裏的m就像上面的f一樣，是叠代器。

   cowpea

   cowpea

   115***[email protected]

   1個月前 (07-27)

2. ErikaEmma

   463***[email protected]

   參考地址

   什麽情況下需要使用 yield？

   一個函數 f，f 返回一個 list，這個 list 是動態計算出來的（不管是數學上的計算還是邏輯上的讀取格式化），並且這個 list 會很大（無論是固定很大還是隨著輸入參數的增大而增大），這個時候，我們希望每次調用這個函數並使用叠代器進行循環的時候一個一個的得到每個 list 元素而不是直接得到一個完整的 list 來節省內存，這個時候 yield 就很有用。

   具體怎麽使用 yield 參考：Python yield 使用淺析

   以斐波那契函數為例，我們一般希望從 n 返回一個 n 個數的 list：

   def fab(max): 
      n, a, b = 0, 0, 1 
      L = [] 
      while n < max: 
          L.append(b) 
          a, b = b, a + b 
          n = n + 1 
      return L

   上面那個 fab 函數從參數 max 返回一個有 max 個元素的 list，當這個 max 很大的時候，會非常的占用內存。

   一般我們使用的時候都是這個樣子的，比如：

   f = fab(1000)
   while True:
       try:
           print (next(f), end=" ")
       except StopIteration:
           sys.exit()

   這樣我們實際上是先生成了一個 1000 個元素的 list:f，然後我們再去使用這個 f。

   現在，我們換一個方法：

   因為我們實際使用的是 list 的遍歷，也就是 list 的叠代器。那麽我們可以讓這個函數 fab 每次只返回一個叠代器——一個計算結果，而不是一個完整的 list：

   def fab(max): 
       n, a, b = 0, 0, 1 
       while n < max: 
           yield b 
           # print b 
           a, b = b, a + b 
           n = n + 1

   這樣，我們每次調用fab函數，比如這樣：

   for x in fab(1000):
   	print(x)

   或者 next 函數之類的，實際上的運行方式是每次的調用都在 yield 處中斷並返回一個結果，然後再次調用的時候再恢復中斷繼續運行。

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