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迭代器的总结和生成器

时间:2023-09-14 19:11:40浏览次数:41  
标签:总结 迭代 生成器 yield start print 取值

迭代器的总结和生成器

  • 迭代器总结(迭代取值和索引取值的对比
  • 生成器(自定义的迭代器)(yield)
  • 生成器表达式
  • yield和return的对比

迭代器总结(迭代取值和索引取值的对比

迭代取值
	1. 不依赖于索引取值的一种取值方式
    2. 不能够重复取值,只能够从左往右固定取值
索引取值
	1. 它能够重复取值(通过索引l[0])
    2. 它需要是容器类型

生成器(自定义的迭代器)(yield)


背景:
	通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的,而且创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

  所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?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
  	python中生成器是自定义迭代器的一种
# 生成器如何使用
关键字:yield

'''
当函数中一旦出现了yield关键字,函数在没有被调用的时候仍然是普通函数,但是只要一调用函数,那么,该函数就不是普通函数了
就变成了生成器
'''
def index():
    print('from index')
    print('from index')
    print('from index')
    yield 123,234,345 # 以元组的方式返回
    print('second')
    print('second')
    print('second')
    print('second')
    yield 'hello'
    print('three')
    yield
## 生成器其实就是一个自定义的迭代器
# res.__next__() # 只要你调用next方法,代码就会走到函数中第一个yield关键字所在的位置停住
# res.__next__() # 代码从上一次yield停住的地方继续往下执行,走到遇到下一个yield停住

生成器表达式

def fun(x):
    print(f'请输入:{x}')
    while True:
        y= yield None
        print(x,y)
ser=fun(1)
# print(ser)
ser.send(None)
ser.send(10)
#############


def eater(name):
    print('%s:正在吃...' % name)
    while True:
        food = yield
        print('%s正在吃%s' % (name, food))

'''eater就变成了生成器'''
res=eater('jerry') # 生成器对象:generator object
print(res) # <generator object eater at 0x0000021869489B30
#利用生成器的原理实现range函数的功能
    
def my_range(start, stop=None, step=1):
    if not stop: # 意味着只传了一个参数,stop没有值
        stop = start
        start = 0
    while start < stop:
        yield start
        start+=step

yield和return的对比

yield
	1. 代码遇到yield不会停止,而是停住
    2. yield也可以有返回值,并且还支持多个,以元组的形式返回
    3. yield可以把一个函数变成生成器,next取值
    

return
	1. 代码遇到return就会停止
    2. return可以有返回值并且还支持多个,以元组的形式返回

标签:总结,迭代,生成器,yield,start,print,取值
From: https://www.cnblogs.com/zhangfanshixiaobai/p/17703213.html

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