生成器:一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器;
def
func():
yield
1
yield
2
yield
3
yield
4
上述代码中:func是函数称为生成器,当执行此函数func()时会得到一个迭代器。
>>> temp
=
func()
>>> temp.__next__()
1
>>> temp.__next__()
2
>>> temp.__next__()
3
>>> temp.__next__()
4
>>> temp.__next__()
Traceback (most recent call last):
File
"<stdin>"
, line
1
,
in
<module>
StopIteration
利用生成器自定义range
def
nrange(num):
temp
=
-
1
while
True
:
temp
=
temp
+
1
if
temp >
=
num:
return
else
:
yield
temp
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件
特点:
- 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容
- 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问
- 访问到一半时不能往回退
- 便于循环比较大的数据集合,节省内存
>>> a
=
iter
([
1
,
2
,
3
,
4
,
5
])
>>> a
<list_iterator
object
at
0x101402630
>
>>> a.__next__()
1
>>> a.__next__()
2
>>> a.__next__()
3
>>> a.__next__()
4
>>> a.__next__()
5
>>> a.__next__()
Traceback (most recent call last):
File
"<stdin>"
, line
1
,
in
<module>
StopIteration
一个函数调用时返回一个迭代器,那这个函数就叫做生成器(generator);如果函数中包含yield语法,那这个函数就会变成生成器;