前言
生成器generator
生成器的本质是一个迭代器(iterator)
要理解生成器,就要在理解一下迭代,可迭代对象,迭代器,这三个概念
Python生成器generator简介
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]: <method-wrapper '__next__' of list_iterator object at 0x7f05571c8518> In [76]: e.__next__() Out[76]: 2 In [77]: e.__next__() Out[77]: 3 In [78]: e.__next__() --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last) <ipython-input-78-6024b5bd9bd2> in <module>() ----> 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)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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