python迭代器的用途：用next函數獲取下一個元素，只能向前取值，不會后退。python生成器的用途：動態提供數據，調用return生成一個StopIteration異常，通知next(it)函數不再提供數據。

一、迭代器

什么是迭代器

迭代器是指用iter(可迭代對象)函數返回的對象(實例)

迭代器可以用next(it)函數獲取可迭代對象的數據

迭代器函數：

iter(iterable)從可迭代對象中返回一個迭代器，iterable必須是一個能提供迭代器的可迭代對象

next(iterator)從迭代器iterator中獲取下一條記錄，如果無法獲取下一條記錄，則觸發StopIteration異常

說明：

迭代器是訪問可迭代對象的一種方式

迭代器只能向前取值，不會后退

用iter函數可以返回一個可迭代對象的迭代器

示例：L?=?[2,3,4]或者?L?=?range(2,5)

it?=?iter(L)#使用iter函數使it綁定一個迭代器對象

next(it)#返回2

next(it)#返回3

next(it)#返回4

next(it)#觸發StopIteration異常

迭代器的用途：

迭代器對象能用next函數獲取下一個元素

示例：#此示例示意用迭代器來訪問可迭代對象

#用for語句訪問可迭代對象L

L?=?[2,3,5,7]

for?x?in?L:

print(x)

#用while語句訪問可迭代對象L

it?=?iter(L)

while?True:

try：

x?=?next(L)

print(x)

except?StopIteration:

print('終止迭代，迭代器不能提供任何數據')

break

二、生成器Generator(python2.5之后)

什么是生成器：

生成器是能夠動態提供數據的對象(不是一次性生成從而不占據內存空間)，生成器對象也是可迭代對象(實例)

生成器有兩種：

生成器函數

生成器表達式

生成器函數定義：

含有yield語句的函數是生成器函數，此函數被調用時將返回一個生成器對象

yield語句

語法：yield 表達式

說明：yield用于def函數中，目的是將此函數作為生成器函數使用

yield用來生成數據，供迭代器next(it)函數使用

實例：#此示例示意生成器函數的定義及示意

def?myyield():

'''此函數為生成器函數'''

yield?2#生成2

yield?3#生成3

yield?5#生成5

#用for語句訪問myyield函數

for?x?in?myyield():

print(x)

#用迭代器訪問

gen?=?myyield()

it?=?iter(gen)

next(it)

生成器函數說明：

(1)生成器函數的調用將返回一個生成器對象，生成器對象是一個可迭代對象

(2)在生成器函數調用return時會生成一個StopIteration異常來通知next(it)函數不再能提供數據

示例：#寫一個myinteger(n)函數

def?myinteger(n):

for?x?in?range(n):

yield?x

#for循環訪問生成器

for?x?in?myinteger(int(input('請輸入整數：')))

print(x)

#用迭代器訪問

it?=?iter(myinteger(10))

while?True:

print(next(it))#到10時發生StopIteration錯誤

生成器表達式：

語法：(表達式 for 變量 in 可迭代對象 [if 真值表達式])

作用：用推導式的形式生成一個新的生成器

示例：gen?=?(x**2?for?x?in?range(1,4))#并沒有生成數據

#gen?=?[x**2?for?x?in?range(1,4)]#先在內存中生成數據

it?=?iter(gen)

next(it)#1

next(it)#4

next(it)#9

next(it)#StopIteration

列表推導式和生成表達式的區別：

生成器是動態生成的，現用現生成，列表表達式是靜態的。

示例：

L?=?[1,2,3,4]

gen?=?(x?for?x?in?L)#gen綁定生成器

lst?=?[x?for?x?in?L]#lst綁定列表

L[1]?=?222#改變原列表的第二個元素

for?x?in?lst:

print(x)#1?2?3?4不變

for?x?in?gen:

print(x)#1?222?3?4?,第二個數是222

迭代工具函數：

迭代工具函數的作用是生成一個個性化的可迭代對象

函數：

zip( iter1 [,iter2,iter3,…])返回一個zip對象，此對象用于生成一個元組，此元組的個數由最小的可迭代對象決定

enumerate(iterable[,start])生成帶索引的枚舉類型，返回迭代類型為索引-值隊(index,value)對，默認索引從零開始，也可以使用start綁定

示例1：numbers?=?[10086,10000,10010,95588]

names?=?['中國移動','中國電信','中國聯通']

for?x?in?zip(numbers,names):

print(x)

#生成元組：

#(10086,'中國移動')

#(10000,'中國電信')

#(10010,'中國移動')

#for?n,a?in?zip(numbers,names):

#print(n,a)

#d?=?dict(zip(names,number))生成字典

#for?x?in?zip(range(10),numbers,names):

#?print(x)x為三個對象組成的一個元組

示例2：#實現機制

def?myzip(iter1,iter2):

it1?=?iter(iter1)

it2?=?iter(iter2)

while?True:

x?=?next(it1)

y?=?next(it2)

yield?(x,y)

for?x?in?myzip(range(100),range(50))

#示例3：

names?=?list('string')

for?x?in?enumerate(names,start?=?100):

print(x)#指定start會使索引從start開始

#(1000,'s')?(101,'t')..返回元組的索引-值對，默認索引從0開始

#index?=?element?=?x

#print('索引是',index,'對應的元素是',element)推薦課程：python基礎語法全講解視頻(馬哥教育2014版)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python迭代器什么时候用_python迭代器与生成器用途是什么的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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