1、生成器
現在可以通過生成器來直接創建一個列表，但是由于內存的限制，列表的容量肯定是有限的，如果我們需要一個包含幾百個元素的列表，但是每次訪問的時候只訪問其中的幾個，那剩下的元素不使用就很浪費內存空間。
這個時候生成器（Generator）就起到了作用，他是按照某種算法不斷生成新的數據，直到滿足某一個指定的條件結束
得到生成式的方式有如下幾種：
通過列表生成式來得到生成器，示例代碼如下：
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g = (x for x in range(10)) # 將列表生成列的[]改變成為()# 打印其類型print(type(g)) # <class 'generator'># 調用其元素print(g.__next__()) # 0print(g.__next__()) # 1print(g.__next__()) # 2print(g.__next__()) # 3print(g.__next__()) # 4# 使用.__next__的方式調用print(next(g)) # 5print(next(g)) # 6print(next(g)) # 7print(next(g)) # 8print(next(g)) # 9# 使用next()的方法調用print(next(g)) # 當數據調用不到時會報出錯誤 StopIteration |
需要多少調用多少，不調用的不會生成，也就不會占用內存空間，可以使用循環結構來按照需要來調用
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g = (x for x in range(10)) # 將列表生成列的[]改變成為()skip = True # 判斷條件count = 0 # 調用次數while skip: count += 1 # 循環一次+1 print(next(g)) if count > 9: break # 跳出循環 |
使用函數借助yield關鍵字來完成一個生成器，生成斐波那契數列的前20個數，示例代碼如下：
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def fun(length): a, b = 0, 1 for _ in range(length): a, b = b, a + b yield afib = fun(20)print(type(fib)) # <class 'generator'> # 打印類型count = 0while count < 20: # 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765 print(next(fib), "", end="") count += 1 |
流程如下：
在執行過程中，遇到yield關鍵字就會暫停執行，下次調用則繼續從上次暫停的位置繼續執行，因為是一個循環語句，所有會直接跳到for語句
如果在調用yield，需要給它傳值，就要使用.send()方法了。
示例代碼如下：
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def fun(num): n = 0 for i in range(num + 1): n += i ret = yield n print(f"這是+到{ret}的第{i + 1} 次")g = fun(3)print(g.send(None))print(g.send('3'))print(g.send('3'))print(g.send('3'))'''---輸出結果---0這是+到 3 的第 1 次1這是+到 3 的第 2 次3這是+到 3 的第 3 次6''' |
send的加入可以使生成器更加靈活，但是需要注意的是第一次調用生成器的send()方法時，參數只能為None，否則會拋出異常。當然也可以在調用send()方法之前先調用一次next()方法，目的是讓生成器先進入yield表達式。
2、迭代器與可迭代的生成器
可迭代的對象有生成器、元組、列表、集合、字典和字符串等
通過collections的Iterable函數結合isinstance(object, classinfo)來判斷一個對象時不是可迭代的對象
迭代是訪問集合元素的一種方式。迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。迭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。迭代器只能往前不會后退。很生成器也是迭代器。
可以被next ()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器: Iterator ，可以使用isinstance()判斷一個對象是否是Iterator對象：
注意：可迭代的不一定是生成器，但是生成器一定第可迭代的。
把元組、列表、集合、字典和字符串等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數
Iterable和Iterator****的區別是Iterable是可以作為for循環對象的統稱；而Iterator對象需要被next()函數調用才不斷返回下一個數據，直到沒有數據時拋出StopIteration錯誤，而在這之前是不會知道其長度的，所以Iterator的計算是惰性的，只有next()函數叫他才會返回結果，Iterator甚至可以表示一個無限大的數據流，例如全體自然數。
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from collections.abc import Iterable, Iteratora = [1, 2, 3]b = {1, 2, 3}c = (1, 2, 3)d = "123"e = 123f = (x for x in range(5))# 打印數據類型print(type(a)) # <class 'list'>print(type(b)) # <class 'set'>print(type(c)) # <class 'tuple'>print(type(d)) # <class 'str'>print(type(e)) # <class 'int'>print(type(f)) # <class 'generator'>print("-" * 20)# 打印是否為可迭代對象print(isinstance(a, Iterable)) # Trueprint(isinstance(b, Iterable)) # Trueprint(isinstance(c, Iterable)) # Trueprint(isinstance(d, Iterable)) # Trueprint(isinstance(e, Iterable)) # Falseprint(isinstance(f, Iterable)) # Trueprint("-" * 20)# 除了字符串都是可迭代對象# 打印是否是迭代器print(isinstance(a, Iterator)) # Falseprint(isinstance(b, Iterator)) # Falseprint(isinstance(c, Iterator)) # Falseprint(isinstance(d, Iterator)) # Falseprint(isinstance(f, Iterator)) # True# 只有f(生成器)是迭代器print("-" * 20)# 通過iter()將可迭代轉換為迭代器print(isinstance(iter(a), Iterator)) # Trueprint(isinstance(iter(b), Iterator)) # Trueprint(isinstance(iter(c), Iterator)) # Trueprint(isinstance(iter(d), Iterator)) # True |
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