小君大帅比前端开发 2019-12-08

Python中的迭代器和生成器介绍正确的使用迭代器和生成器

Python中的生成器

通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是受内存限制，列表容量肯定是有限的。如果创建一个包含1000万个元素的列表，不仅会占用很大的储存空间，我们仅仅只需要访问前面的几个元素，那后面的大多数元素占用的空间都白白浪费了。

在Python中一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator，它具有一下特点：

1.只有在当前调用时才会生成相应的数据
2.只记录当前位置
3.只有一个.__next()__方法

实例引入

#列表生成式
def fun(i):
    return i*i
l=[i for i in range(10)] #列表生成式
list=[fun(i) for i in range(10)]  #可以是函数，实现更多的功能
l[1] #列表生成式，我们可以采用切片来取后面的值，但是生成器就不行了

#生成器
g=(i for i in range(10))  #返回的是一个地址，数据还不存在generator object
for k in g:
     print(k)
# print(g.__next__()) 你可以使用.__next()__方法一个一个的调用生成器
# print(g.__next__())
#跟列表生成式的区别就是你不调用，它根本就没有

斐波那契数列

著名的斐波那契数列，除第一个元素和第二个元素外，任意一个数都可以由前两个数相加得到:1,1,2,3,5,8,13,21,34……,我们可以采用函数把它打印出来

def fun(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n<max:
        print(b,end=' ')
        a,b = b,a+b
        n+=1
fun(10)

注意

a=0
b=1

# a = b
# b = a + b
# print(a,b) 结果(1,2)
a,b=b,a+b
print(a,b) #结果(1,1)
#两者不可以混迹，你也可以单独分开采用断点尝试一下

上面我们只是用函数，把斐波那契数列打印出来了，它离生成器只有一步之遥，要把fun函数变成generator，只需要把print(b )修改为yield b即可。

def fun(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n<max:
        yield b
        a,b = b,a+b
        n+=1
print(fun(10))  #这样就变成了生成器，你可以采用.__next()__方法来获取一个值试试
f=fun(10)
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print("我可以随时插进去")
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print("我还可以随时出来")
print(f.__next__())

我们可以发现，在使用函数打印斐波那契数列时，是一下子全部打印完的，我们不能在中途做任何事情，而生成器则不同了，我们可以在取值时，做一些事情。一个函数中存在yield，它就不在时函数了，是一个生成器。我们采用.__next()__方法一个一个的调用生成器，很好，fun(10)有10次，我们调用100次呢，会发生什么，会出现StopIteration异常报错

def fun(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n<max:
        yield b
        a,b = b,a+b
        n+=1
    return '我是一个小草'
f=fun(6)
while True:
    try:
        g=next(f) #内置方法等同于.__next()__
        print('g:',g)
    except StopIteration as e:
        print('出错了...',e)
        break

我们添加了一个return返回值，然后还抓取了StopIteration报错信息，出错就会显示return的返回值