1. 迭代
根据记录的前面的元素的位置信息 去访问后续的元素的过程 -遍历 迭代
2. 可迭代对象 iterable
如何判断可迭代对象的3种方式
- 能够被迭代访问的对象 for in
- 常用可迭代对象-list tuple str
- from collections import Iterable
- isinstance(obj, Iterable)
3. 可迭代对象
可迭代对象通过__iter__方法提供一个 可以遍历对象中数据的工具-迭代器
iter(可迭代对象) 可以获取可迭代对象的迭代器
通过迭代器可以迭代访问 数据
next(迭代器) ===== 迭代器对象.__next__()
可迭代对象的本质 提供了一个迭代器(遍历可迭代对象中的数据)
如何获取可迭代对象中的迭代器 迭代器对象 = iter(可迭代对象)
如果通过迭代器访问可迭代对象中下一个元素 元素的值 = next(迭代器对象)
如果迭代器遍历完成 抛出 停止迭代-异常StopIteration
如果需要实现一个迭代器 就需要实现__next__()
4. 迭代器 iterator
-- 迭代器访问可迭代对象中数据 判断对象是否是迭代器类型
from collections import Iterator isinstance(obj, Iterator)
自己实现
迭代器本身也是可迭代对象 __iter__() 提供迭代器(self)
下一个元素的值 = next(迭代器) =====> __next__()
实现一个可迭代对象
from collections import Iterable from collections import Iterator import time class MylistIterator(object): """这是Mylist类型的对应迭代器类型 """ def __init__(self,data): # 需要被便利的数据 self.data = data # 保存用户访问的位置 self.index = 0 def __iter__(self): """python规定 迭代器是一种可迭代对象""" return self def __next__(self): """next(ml_iterator) 相当于调用迭代器对象的.__next__()""" if self.index < len(self.data): ret = self.data[self.index] self.index += 1 return ret else: # 访问完成 应该抛出异常 raise StopIteration class Mylist(object): """可迭代对象""" def __init__(self): self.data = [1,2,3,4,5] def __iter__(self): """提供迭代器""" # 返回迭代器对象 mliter = MylistIterator(self.data) return mliter # ml是一个可迭代类型 ml = Mylist() # 获取可迭代对象的 迭代器对象 ml_iter = iter(ml) print(isinstance(ml_iter, Iterator)) for i in ml: print(i) time.sleep(1) """ 1 可迭代对象的本质 提供了一个迭代器(遍历可迭代对象中的数据) 2 如何获取可迭代对象中的迭代器 迭代器对象 = iter(可迭代对象) 实际上相当于 可迭代对象.__iter__() 3 如果通过迭代器访问可迭代对象中下一个元素 元素的值 = next(迭代器对象) 如果迭代器遍历完成 抛出 停止迭代-异常StopIteration """ print(isinstance(ml, Iterable))
用迭代器完成斐波那契数列(难点在next)
"""兔子队列 某一项的值是前两项的和 1 1 2 3 5 8 """ class Fib(object): def __init__(self,n): """初始化操作""" # n代表数列的长度 self.n = n # 下标记录 self.index = 0 self.number1 = 0 self.number2 = 1 def __iter__(self): return self def __next__(self): """next(迭代器) === .__next__()""" if self.index < self.n: ret = self.number1 self.number1,self.number2 = self.number2,self.number2+self.number1 self.index += 1 return ret else: raise StopIteration # list() tuple()都可以接收迭代器 并且将遍历到的数据存储到集合中 print(list(Fib(10))) # # # 打印斐波那契数列的前10项的值 # # for i in Fib(10): # # print(i) # # 1 通过iter函数获取可迭代对象 Iterable 的迭代器 iterator # ml_iterator = iter(Fib(1000)) # # # 2 在循环内部不断调用next(迭代器) 获取下一个元素的值 # # 3 如果迭代完成 会抛出一个停止迭代的异常StopIteration
5. 生成器 generator
生成器是一种特殊的迭代器 --- 是迭代器, 并且有自己的特点
1 创建生成器表达式 [] ----》 (x for x in range(100))
2 生成器函数
凡是有yield关键字的函数都不是普通函数了 而是生成器函数
# 列表推导式 lis=[x for x in range(10)] print(lis) # 生成器表达式 中括号变圆括号 data=(x for x in range(10)) print(data) # 遍历data for i in data: print(i)
结果:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] <generator object <genexpr> at 0x02AE7120> 1 3 5 7 9
6. yield关键字的作用
挂起当前函数 将后面表达式的值 返回到调用生成器的地方
接收数据 并唤醒当前函数 并且紧接着上次运行的地址继续执行
7. 唤醒生成器的两种方式
生成器.send("数据")
next(生成器) === 生成器.send(None)
在第一次调用生成器对象的是 必须使用next()
在后续的情况下 send和next可以混用
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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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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