Python 基础入门笔记：迭代器和生成器

迭代器和生成器

1.1 Python 迭代器

迭代器是一个可以记住遍历位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到到达所有元素。

迭代器只能前进，不能后退。

迭代器有两种基本方法：iter()和next()，并且可以使用字符串、列表或元组迭代器。可以使用常规 for 语句或 next() 函数来遍历对象。 † 可以将适当的内容迭代到iter_var中，然后将iter_var的内容应用到表达式中，最后使用表达式的计算值创建列表。

第二个语法：我们添加一个句子。只有符合条件的内容才会放入iter_var对应的可迭代内容中，然后将iter_var的内容应用到表达式中，最后使用表达式的计算值生成一个列表。

例如，使用一句代码打印乘法口诀表：

print('\n'.join([' '.join ('%dx%d=%2d' % (x,y,x*y)  for x in range(1,y+1)) for y in range(1,10)]))
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输出结果：

1x1= 1
1x2= 2 2x2= 4
1x3= 3 2x3= 6 3x3= 9
1x4= 4 2x4= 8 3x4=12 4x4=16
1x5= 5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25
1x6= 6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36
1x7= 7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49
1x8= 8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64
1x9= 9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81
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1.2 Generator

在Python中，使用yield的函数称为生成器。

与常规函数不同，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作。更容易理解生成器是迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到yield时，函数都会停止所有当前正在运行的信息，并返回yield的值。并在下次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

创建：

生成器创建：最简单、最容易的方法就是将列表生成的[]改为()最外面的[]和()。但生成器实际上并不创建数字列表，它返回一个在每次计算时“产生”（产生）一个项目的生成器。生成器表达式使用“惰性求值”（惰性求值，也翻译为“延迟求值”，我认为这种按需调用的方法翻译为惰性更好）并且仅在检索（求值）时分配，因此更多的内存是高效的，如果名单很长。

② 以函数的形式实现生成器：

其实生成器也是一个迭代器，但只能迭代一次。这是因为它们并不将所有值存储在内存中，而是在运行时生成值。您可以通过迭代它们来使用它们，或者使用“for”循环，或者将它们传递给可迭代的函数和结构。而在实际应用中，大多数生成器都是通过函数来​​实现的。

生成器和函数的区别：

函数是顺序执行的，遇到return语句或者函数语句最后一行就返回。生成器函数每次调用 next() 时都会运行，遇到 return 时返回，再次执行时从上次返回的 return 继续执行。

例如：

def odd():
    print ( 'step 1' )
    yield ( 1 )
    print ( 'step 2' )
    yield ( 3 )
    print ( 'step 3' )
    yield ( 5 )

o = odd()
print( next( o ) ) 
print( next( o ) ) 
print( next( o ) )
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输出结果：

step 1
1
step 2
3
step 3
5
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可以看到，odd不是一个普通的函数，而是一个生成器。如果发现返回，则会在执行过程中中断，并在下次继续执行。执行三次return后，就不再执行return了。如果继续打印 (next(o))，则会显示错误消息。因此错误通常由生成器函数捕获。

杨辉三角打印：

def triangles( n ):         # 杨辉三角形
    L = [1]
    while True:
        yield L
        L.append(0)
        L = [ L [ i -1 ] + L [ i ] for i in range (len(L))]

n= 0
for t in triangles( 10 ):   # 直接修改函数名即可运行
    print(t)
    n = n + 1
    if n == 10:
        break
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输出结果：

[1]
[1, 1]
[1, 2, 1]
[1, 3, 3, 1]
[1, 4, 6, 4, 1]
[1, 5, 10, 10, 5, 1]
[1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
[1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
[1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
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1.3 扩展

①逆迭代使用Python内置函数

。

有一点值得记住：只有在可以提前确定对象的大小，或者对象实现了特殊方法__reversed__()时，反向迭代才能生效。如果两者都不成立，则必须首先将对象转换为列表。 ？ 创建一个返回数组 (x, y) 的迭代器，其中 x 来自 a，y 来自 b。一旦一个序列到达末尾，迭代就结束。因此，迭代的长度与最短参数序列的长度一致。一定要理解这句话，就是如果a和b的长度不一致，则以最短的为标准，遍历完成后结束。