Python3的生成器和迭代器代码怎么写
本篇内容主要讲解"Python3的生成器和迭代器代码怎么写"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"Python3的生成器和迭代器代码怎么写"吧!
1.生成器
# 一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator；# 创建generator方法：# 1.把一个列表生成式的[]改成()numsList = [num * num for num in range(10)]print("列表生成式生成numsList：",numsList)numsGenerator = (num * num for num in range(10))print("生成器生成numsGenerator：",numsGenerator)# 使用next()函数获得generator的下一个返回值print("打印numsGenerator第一个元素：",next(numsGenerator))print("打印numsGenerator第二个元素：",next(numsGenerator))print("--------------------------------------------------------")# 使用for循环打印generator元素print("使用循环打印生成器中的元素！")for num in numsGenerator: print(num,end = " ")print("\n")print("--------------------------------------------------------")# 斐波拉契数列(Fibonacci)：除第一个和第二个数外，任意一个数均可由前两个数相加得到# 1,1,2,3,5,8,13,21,34def fibonacci(num): n, a, b = 0, 0, 1 while n < num: print(b,end = " ") a, b = b, a + b n = n + 1 return "Done"print("Fibonacci前10项为：")fibonacci(10)print("\n")print("--------------------------------------------------------")# 2.把fibonacci()函数变成generator函数def fibonacci(num): n, a, b = 0, 0, 1 while n < num: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return "Done"# Tips:# 1.如果一个函数定义中包含yield关键字，则这个函数是一个generator函数；# 2.调用一个generator函数将返回一个generator;fib = fibonacci(10)print("fib的值：",fib)# 结果输出：
列表生成式生成numsList： [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
生成器生成numsGenerator：at 0x0000028F0E6ACB88>
打印numsGenerator第一个元素： 0
打印numsGenerator第二个元素： 1
--------------------------------------------------------
使用循环打印生成器中的元素！
4 9 16 25 36 49 64 81--------------------------------------------------------
Fibonacci前10项为：
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55--------------------------------------------------------
fib的值：
# 普通函数和generator函数的执行流程：# 1.普通函数：顺序执行，遇到return语句或最后一行函数语句就返回；# 2.generator函数：在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回；# 3.再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行；# 实例：定义一个generator函数，依次返回"Willard",18,"Engineer"def willardInfo(): print("STEP1") yield "Willard" print("--------") print("STEP2") yield 18 print("--------") print("STEP3") yield "Engineer"# 调用willardInfo()这个generator函数，先生成一个generator对象# 然后用next()函数不断获得下一个返回值，即可用循环直接打印willardInfoObject = willardInfo()for willard in willardInfoObject: print(willard)# 结果输出：
STEP1
Willard
--------
STEP2
18
--------
STEP3
Engineer
2.迭代器
# 可直接用于for循环的数据类型：# 1.list、tuple、dict、set、str等；# 2.generator，包括：生成器和带yield的generator function；# 3.可以直接作用于for循环的对象称为可迭代对象：Iterable；# 4.使用isinstance()判断一个对象是否为Iterable对象；from collections.abc import Iterableprint("判断list是否为可迭代对象！",isinstance([],Iterable))print("判断dict是否为可迭代对象！",isinstance({},Iterable))print("判断str是否为可迭代对象！",isinstance("Willard",Iterable))print("判断生成式是否为可迭代对象！",isinstance((num for num in range(10)),Iterable))print("判断number是否为可迭代对象！",isinstance(99,Iterable))# 结果输出：
判断list是否为可迭代对象！ True
判断dict是否为可迭代对象！ True
判断str是否为可迭代对象！ True
判断生成式是否为可迭代对象！ True
判断number是否为可迭代对象！ False
# 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()判断一个对象是否为Iterator对象；from collections.abc import Iteratorprint("判断生成器是否为迭代器！",isinstance((num for num in range(10)),Iterator))print("判断list是否为迭代器！",isinstance([],Iterator))print("判断dict是否为迭代器！",isinstance({},Iterator))print("判断str是否为迭代器！",isinstance("Willard",Iterator))print("----------------------------------------------------------")# Tips:# 1.生成器都是Iterator对象，但list、dict、str是Iterable但不是Iterator;# 2.Iterator对象表示数据流，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；这个数据流可以看作一个有序序列，# 但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，# Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时才计算；# 3.使用iter()函数把list、dict、str变成Iterator;print("使用iter()函数把list、dict、str变成Iterator.")print("判断list是否为迭代器！",isinstance(iter([]),Iterator))print("判断dict是否为迭代器！",isinstance(iter({}),Iterator))print("判断str是否为迭代器！",isinstance(iter("Willard"),Iterator))# 结果输出：
判断生成器是否为迭代器！ True
判断list是否为迭代器！ False
判断dict是否为迭代器！ False
判断str是否为迭代器！ False
----------------------------------------------------------
使用iter()函数把list、dict、str变成Iterator.
判断list是否为迭代器！ True
判断dict是否为迭代器！ True
判断str是否为迭代器！ True
到此，相信大家对"Python3的生成器和迭代器代码怎么写"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
