python 生成器，迭代器，可迭代对象基础知识点讲解

本章所讲内容：

       1、可迭代对象

       2、迭代器

       3、生成器

7.1 可迭代对象

       我们已经知道可以对list、tuple、str等类型的数据使⽤for...in...的循环语法，其中依次拿到数据进⾏使⽤，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代。

        但是，是否所有的数据类型都可以放到for...in...的语句中，然后让for...in...每次从中取出⼀条数据供我们使⽤，让我们迭代吗？

案例：（对一个数字进行遍历）

for i in 100:
    print(i)

运行结果如下：

Traceback (most recent call last):

  File "E:/xuegod_code/1_6_函数高阶知识点/test.py", line 14, in

    for i in 100:

TypeError: 'int' object is not iterable

很明显我们的数字类型的数据是不可迭代的！那我们该如何判断我们的数据是可迭代的呢？

7.1.1  isinstance方法

如何判断⼀个对象是否可以迭代可以使⽤isinstance()这个方法，首先我们导入内置的方法collections中的Iterable这个方法，以方便我们进一步判断。

from collections import Iterable

print(isinstance('abc',Iterable))

print(isinstance([1,2,3],Iterable))

print(isinstance({1,2,3},Iterable))

print(isinstance({"a":1},Iterable))

print(isinstance(1,Iterable))

运行结果如下：
True
True
True
True
False

7.1.2  FOR循环的本质预先说明！

遍历的是可迭代对象：

for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，当遇到StopIteration的异常后循环结束。

遍历的是迭代器：

for item in Iterator 循环的迭代器，不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，当遇到StopIteration的异常后循环结束。

7.2 迭代器

什么是迭代器？

迭代器是访问可迭代对象的工具；

迭代器是指用iter(obj) 函数返回的对象(实例)；

迭代器可以用next(it) 函数获取可迭代对象的数据；

迭代器函数iter和next

iter(iterable) 从可迭代对象中返回一个迭代器,iterable 必须是能提供一个迭代器的对象

next(iterator) 从迭代器iterator中获取下一个记录,如果无法获取下一条记录,则触发StopIteration异常

说明:

迭代器只能向前取值,不会后退

用iter函数可以返回一个可迭代对象的迭代器

好处：

迭代器不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素。仅仅是在迭代至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。

作用:

迭代器对象能用next函数获取下一个元素.

示例:

    L = [2, 3, 5, 7]

    it = iter(L)  # 用L对象返回能访问L的迭代器, it绑定迭代器

    next(it)  # 2

    next(it)  # 3

    next(it)  # 5

    next(it)  # 7

    next(it)  # StopIteration 通知(没有数据)

 

    it = iter(range(1, 10, 3))

    next(it)  # 1

    next(it)  # 4

    next(it)  # 7

    next(it)  # StopIteration

用迭代器访问可迭代对象示例:
L = [2, 3, 5, 7]
for x in L:
    print(x)
else:
    print('循环结束')
示例二：
it = iter(L)  # 从L中获取一个迭代器
while True:
    try:
        x = next(it)
        print(x)
    except StopIteration:
        print("循环结束")
        break

运行结果如下：

2

3

5

7

循环结束

2

3

5

7

循环结束

练习:

有一个集合:s = {'唐僧', '悟空', '八戒', '沙僧'}

用 for语句来遍历所有元素如下:

for x in s:

   print(x)

else:

   print('遍历结束')

请将上面的for语句改写为 while语句和迭代器实现？

s = {'唐僧', '悟空', '八戒', '沙僧'}

L = iter(s)

n = 0

while n < len(s):

    # next(L)

    print(next(L))

    n += 1

else:

    print('遍历结束')

7.3 生成器

7.3.1 生成器的介绍

什么是生成器？

生成器是能够动态提供数据的对象,生成器对象也是可迭代对象(实例)，在这里可以认为生成器其实就是迭代器的一种。

生成器有两种:

  1. 生成器函数

  2. 生成器表达式

生成器函数的定义

含有yield语句的函数是生成器函数,此函数被调用将返回一个生成器对象

yield 翻译为(产生或生成)

yield 语句

语法:

    yield 表达式

  说明:

    yield 用于 def 函数中,目的是将此函数作用生成器函数使用

    yield 用来生成数据,供迭代器的next(it) 函数使用

  示例：

# 此示例示意生成器函数的定义方法和用法

def my_yield():
    print("即将生成2")
    yield 2
    print("即将生成3")
    yield 3
    print("即将生成5")
    yield 5
    print("即将生成7")
    yield 7
    print("生成结束")

gen = my_yield()  # gen 绑定一个生成器对象
it = iter(gen)  # 用生成器返回一个迭代器

# 从迭代器获取一个数据(此时生成器函数才开始执行)
print(next(it))

生成器函数说明:

  生成器函数的调用将返回一个生成器对象,生成器对象是一个可迭代对象

生成器表达式:

  语法:

    (表达式 for 变量 in 可迭代对象 [if 真值表达式 ])

  说明:

    if 子句可以省略

  作用:

    用推导式的形式创建一个新的生成器

  示例:

    gen = (x ** 2 for x in range(1, 5))

    it = iter(gen)

    next(it)  # 1

    next(it)  # 4

    next(it)  # 9

    next(it)  # 16

    next(it)  # StopIteration

练习:

  已知有一个列表L

    L = [2, 3, 5, 7]

    用生成器表达式从此列表中拿到数,生成列表中数据的平方

    gen = ......  # 此处用生成器表达式实现

    L2 = list(gen)  # L2 = [4, 9, 25, 49]

思考:

   L = [2, 3, 5, 7]

   L2 = [x ** 2 for x in L]  # 列表推导式

   it = iter(L2)

   print(next(it))  # 4

   L[1] = 10

   print(next(it))  # 9

 

   L = [2, 3, 5, 7]

   G3 = (x ** 2 for x in L)  # 生成器表达式

   it = iter(G3)

   print(next(it))  # 4

   L[1] = 10

   print(next(it))  # 100

7.3.2 迭代工具函数

迭代工具函数的作用是生成一个个性化的可迭代对象

 zip(iter1[, iter2[, ...]])  返回一个zip对象,此对象用于生成元组,此元组的个数由最小的可迭代对象决定

 enumerate(iterable[, start]) 生成带索引的枚举对象,返回迭代类型为索引-值对(index-value对),默认索引从零开始,也可以用start指定

示例:

  numbers = [10086, 10000, 10010, 9558]

  names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通']

  for t in zip(numbers, names):

      print(t)

 

  for x, y in zip(numbers, names):

      print(y, '的客服电话是:', x)

 

  x, y = (10086, '中国移动') # 序列赋值

 

zip方法重写:

def myzip(iter1, iter2):
    it1=iter(iter1)  # 拿出一个迭代器
    it2=iter(iter2)
    while True:
        a=next(it1)
        b=next(it2)
        yield (a, b)
for t in myzip(numbers, names):  # 能实现与zip同样的功能
    print(t)

       前面作业的答案：重写zip方法！

def myzip(*args):
    all_list = []
    for i in range(len(args)):
        all_list.append(args[i])
    sort_list = sorted(all_list,key=lambda x:len(x))
    min_list_longth = len(sort_list[0])
    a_list = []
    for a in range(min_list_longth):#0,1,2
        a = [args[j][a] for j in range(len(args))]
        a_list.append(a)
    print(a_list)
myzip([1,2,3],[4,2],[1,3,4,5],[1,2,3,4,5,6])

 

enumerate 示例:

    names = ['中国移动', '中国电信', '中国联通']

    for t in enumerate(names):

        print(t)

 

enumerate 实现方法示例:   

 def myenum(iterable):
        it = iter(iterable)
        i = 0
        while True:
            a = next(it)
            yield (i, a)
            i += 1

总结：

       1、可迭代对象

       2、迭代器

       3、生成器