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测开之数据类型· 第 4 篇《迭代器、生成器》

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清菡
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发布于: 2020 年 12 月 19 日
测开之数据类型· 第4篇《迭代器、生成器》



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作者:清菡

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目录



  • 一、迭代器

- 1.迭代协议

- 2.什么是迭代器呢?

- 3.可迭代对象

- 4.这个是可迭代对象和迭代器的区别

  • 二、生成器

- 1.什么是迭代操作?

- 2.生成器和迭代器有什么不同呢?

- 3.生成器比迭代器多了 3 种方法

- 4.为什么生成器有的方法,迭代器没有?

- 5.数据发送到生成器,在哪个地方呢?

  • 三、系列推荐



一、迭代器



1.迭代协议



一种是包含iter方法的,另一种是包含getitem方法的(比如str对象就没有iter方法,但是一样能够迭代),只要对象中包含了这两种方法的任意一种,那么这个对象就可以进行迭代操作,也就是实现了迭代协议。



2.什么是迭代器呢?



生成器是迭代器的一种。迭代器的范围比生成器更广。只要可以通过next(),从里面一个一个往外面取值,都被称为迭代器。



关于要创建一个迭代器对象,那么内部要实现一个迭代器的协议。



2.1 迭代器协议



  • 实现了迭代器协议的对象(实现方式:对象内部定义了一个iter()方法)。

  • 对象实现了__next__方法。

  • __next__方法返回了某个数值(当然一般情况下,我们需要的是返回这个对象的特定的数字,并且按照一定的顺序进行依次返回)。

  • __next__方法需要在值取完的时候,抛出stopiteration的错误信息。



3.可迭代对象



有个东西需要区分,一个是迭代器,一个是可迭代对象。



只要内部实现了迭代协议的就是一个可迭代对象(可迭代对象可以进行相关的迭代操作,比如for循环,map函数等)。



可以用 for 循环进行遍历的,那么都是可迭代对象。可迭代对象不一定是迭代器,迭代器是在可迭代基础上,它内部要首先定义一个__next_方法。



迭代器内部实现了一个__next_方法,实现了这个方法之后,通过__next_这个函数才可以对这个迭代器进行一个取值。



还有个iter()方法,这个方法可将可迭代对象转换成一个迭代器。



yieldreturn是 2 个东西。yield只是暂停那个生成器函数。yield可以从生成器里面生成一个内容。



列表可以进行 for 循环,可以进行 for 循环遍历,它就是个可迭代对象。 列表是可以通过 for 循环遍历的,但是它不是迭代器。



迭代器是可以通过next()进行取值的。



生成器也是迭代器,生成器是可以通过next()去取值。那么,生成器它是迭代器的一种,是属于迭代器的。



你看,报错了:



# 列表
# 可迭代对象:可以for循环遍历的都是可迭代对象
li = [1,2,3,4]
next(li)
print(next(li))





提示:列表它不是一个迭代器。



不是个迭代器,不能通过这个去取值。要把一个可迭代对象转换成一个迭代器的话,通过iter()这个函数把可迭代对象放进去,它能够返回一个迭代器。



你看,这样就能获取到了:



# 列表
# 可迭代对象:可以for循环遍历的都是可迭代对象
li = [1,2,3,4]
li1 = iter(li)
print(next(li1))
print(next(li1))



通过iter()这个函数,来处理某个对象,它实际上相当于触发这个对象内部的一个__iter__这个方法。



咱们看看list()的源码:







通过iter()这个函数把对象li传进去的时候,它会触发li这个对象对应的_iter这个方法。



如果通过next()去取值,把li1这个对象传进去的时候,实际上是触发这个对象的next方法。



它的类里面只有这个__iter__方法。



迭代器可以通过__next__取值。迭代器内部实现了__next__方法。



迭代器内部实现了 __iter__方法之外,还实现了__next__ 方法。



4.这个是可迭代对象和迭代器的区别





二、生成器



生成器是迭代器的一种。



迭代器是在可迭代对象的基础上实现了__iter_方法。迭代器和生成器都可以支持迭代操作。



1.什么是迭代操作?



for 循环。



2.生成器和迭代器有什么不同呢?



生成器是迭代器的一种。 刚才用起来的时候好像没有什么区别,打印下这个类型看看。



可以看到,它返回的是个列表迭代器对象:





这个是生成器对象:





li1 = iter(li)这个是可迭代对象。然后通过iter()转换成一个迭代器。



3.生成器比迭代器多了 3 种方法



send()方法 发送数据

close() 方法 关闭生成器

throw() 方法 使用的 throw 指令抛出错误



生成器是有send这个方法的,迭代器是没有的。



例如,前面有个生成器叫做tu



# () 生成器表达式
tu = (i for i in range(1000))#生成器对象
print(tu)



tu可以调用send()这个方法,可以与生成器进行交互,可将数据传输到生成器里面。



4.为什么生成器有的方法,迭代器没有?



举个栗子:



生成器是迭代器的一种。



例如定义了一个父类,再有个子类,父类创建出一个对象,子类创建出一个对象。子类有自己的方法。父类创建的出来的对象里面,肯定没有子类对象里面的方法。 子类里面有的方法,父类里面没有。



迭代器就是“父类”。生成器就是“子类”。



def gen():
for i in range(1,5):
yield i
gen()



生成器运行的时候,调用函数gen(),调用这个函数的时候,这个函数里面的代码不会直接运行。





代码修改成这样:



def gen():
for i in range(1,5):
yield i
g = gen()
print(g)





只有通过next()方法往生成器里面取值的时候,它才会从代码上面往下面运行。



这个send()方法可将数据传到生成器里面。使用next(),从生成器里面获取出一个值。如果使用send()方法,它也能够获取出来一条数据。



def gen():
for i in range(1,5):
se = yield i
print(se)
g = gen()
print(next(g))
print(g.send(100))



send()方法可以往生成器里面传入一个值。





通过send()方法生成数据的时候,它也可以往里面发送一个 100 的值。



5.数据发送到生成器,在哪个地方呢?





如果通过next()去取值的话,这个yield完毕后是没有返回内容的。







代码详解:



第一轮: 循环进来,通过next()去取值生成了一个 1:



def gen():
for i in range(1,5):
se = yield i
print(se)
g = gen()
print(next(g))





第二轮: 通过print(g.send(100))去发送值,然后打印:



def gen():
for i in range(1,5):
se = yield i
print('se的值:',se)
g = gen()
print(next(g))
print(g.send(100))





在第一轮结束之后,在yield这里,yield完毕就停止了。在第一轮yield完之后,第二轮通过send()传值进去,传到se那里,打印出来 100。



然后再往上返回一个数据,又暂停,返回第二条数据就是个 2。



第三轮: 通过next()再去生成一条元素,又触发了yield i这个地方,这里释放了,往后面走,往后面走的话,但是没有放数据进来,这个时候se是空的,打印出来的se是空的。



然后再往上,生成一条元素到 3,然后又停在yield i这个地方了,生成完元素,把这个值返回出去。



def gen():
for i in range(1,5):
se = yield i
print('se的值:',se)
g = gen()
print(next(g))
print(g.send(100))
print(next(g))





再次next()或者send()来触发它的时候,它会这样走:





注意: yield接收不是存在i中,这个yield返回出来的i是遍历出来的内容。



send()发进去的,是yield i这里运行完毕之后,当下一个send()触发的时候,它把这个值发送到yield i这里运行完毕之后的一个结果。



yield i这里把这个i返回出去,就停在这里不动了。send()发送个数据进去,那么数据就发送到个yield i这地方。



相当于yield i这个地方返回的一个结果,也就是send()发进去的内容,如果send()不发进去内容,返回出来是个空的。



温馨提示:生成器<迭代器<可迭代对象



三、系列推荐








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发布于: 2020 年 12 月 19 日阅读数: 13
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公众号《清菡软件测试》作者,热爱技术。 2019.10.29 加入

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