Python中generator生成器的作用是什么

Python中generator生成器的作用是什么，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

创新互联是专业的洪泽网站建设公司，洪泽接单;提供做网站、网站制作,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行洪泽网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

iteration, iterable, iterator

迭代(iteration):在python中迭代通常是通过for...in...来实现的.而且只要是可迭代对象iterable,都能进行迭代.

可迭代对象(iterable):Python中的任意的对象，只要它定义了可以返回一个迭代器的 __iter__方法，或者定义了可以支持下标索引的__getitem __方法，那么它就是一个可迭代对象。简单说，可迭代对象就是能提供迭代器的任意对象.返回的是一个iterator 对象.官方解释

迭代器(iterator ) : 简单的说,迭代器就是实现了iterator.__iter__() 和iterator.__next__() 的对象,iterator.__iter__()方法返回的是iterator对象本身.根据官方的说法,正是这个方法,实现了for ... in ...语句.而iterator.__next__()是iterator区别于iterable的关键了,它允许我们显式地获取一个元素.当调用next()方法时,实际上产生了2个操作:

更新iterator状态，令其指向后一项，以便下一次调用,每一个值过后,指针移动到下一位,对iterator遍历完后,其变成了一个空的容器,但不是None ,需要注意的是,迭代结束后,指针不会自动返回到首位,而是依旧停留在末位置,想要在开始,需要重新载入迭代对象.

实例理解:

 >>> from collections import Iterable, Iterator
 >>> a = [1,2,3]   # 众所周知,list是一个iterable
 >>> b = iter(a)   # 通过iter()方法,得到iterator,iter()实际上调用了__iter__(),
 >>> isinstance(a, Iterable)
 True
 >>> isinstance(a, Iterator)
 False
 >>> isinstance(b, Iterable)
 True
 >>> isinstance(b, Iterator)
 True

可见,itertor 一定是iterable ,但iterable不一定是itertor

 >>> dir(a)
 ['__add__','__class__','__contains__','__delattr__','__delitem__','__dir__','__doc__','__eq__','__format__','__ge__','__getattribute__','__getitem__','__gt__','__hash__','__iadd__','__imul__','__init__','__iter__','__le__','__len__','__lt__','__mul__','__ne__','__new__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__', '__reversed__','__rmul__', '__setattr__','__setitem__','__sizeof__','__str__', '__subclasshook__','append','clear' 'copy','count','extend','index','insert', 'pop','remove', 'reverse','sort']
 
 >>>dir(b)
 ['__class__','__delattr__', '__dir__', '__doc__','__eq__', '__format__','__ge__' ,'__getattribute__', '__gt__','__hash__','__init__','__iter__','__le__','__length_hint__',
 '__lt__','__ne__','__new__','__next__','__reduce__','__reduce_ex__','__repr__','__setattr__', '__setstate__','__sizeof__','__str__','__subclasshook__']

可以看到迭代器具有__next__ 这个方法,可迭代对象具有__getitem__

迭代器是消耗型的,随着指针的移动,遍历完毕以后,就为空,但是不是None

 >>> c = list(b)
 >>> c
 [1, 2, 3]
 >>> d = list(b)
 >>> d
 []
 
 
 # 空的iterator并不等于None.
 >>> if b:
 ...   print(1)
 ...
 1
 >>> if b == None:
 ...   print(1)
 ...

使用迭代器的内置方法 __next__ 和 next() 方法,遍历元素

 In [73]: e = iter(a)
 
 In [74]: next(e)
 Out[74]: 1
 
 In [75]: e.__next__
 Out[75]: 
 
 In [76]: e.__next__()
 Out[76]: 2
 
 In [77]: e.__next__()
 Out[77]: 3
 
 In [78]: e.__next__()
 ---------------------------------------------------------------------------
 StopIteration                             Traceback (most recent call last)
  in ()
 ----> 1 e.__next__()
 
 StopIteration:

当遍历完毕时,会返回一个StopIteration 的错误.

for...in.... 遍历迭代

当我们对一个iterable 使用for ....in... 进行遍历时,实际上是想调用iter() 方法得到一个iterator ,假设为x ,然后循环的调用x 的__next__() (next())方法,取得每一次的值,直到iterator为空,返回StopIteration 作为循环的结束的标准.for....in...会自动处理 StopIteration 异常,从而避免了抛出异常,从而使程序中断.流程图为:

 x = [1, 2, 3]
 for i in x:
 print(x)

看完上述内容，你们掌握Python中generator生成器的作用是什么的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

分享题目：Python中generator生成器的作用是什么
文章源于：http://bzwzjz.com/article/ppgdhp.html