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迭代器

什么是生成器了?生成器就是懒人版迭代器。那迭代器又是什么了?我们会经常写for循环,类似这样的。

for i in [1, 32, 56]:
    print(i)

这个列表就是一个可以迭代的对象,for语句其实就是把迭代器的过程给隐式化了。其实,可迭代对象使用iter函数就能编程迭代器,通过next函数就可以完成遍历。

l1 = [1, 2, 3]
i = iter(l1)
print(i)

print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))
print(next(i))

<list_iterator object at 0x0000020595F65760>
1
2
3
StopIteration

生成器

看了上面的迭代器,我们发现,需要迭代数据,这些数据都要事先生成,如果数据量很大,就需要占用大量内存。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的python提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以架微♥信:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~

生成器则不同,生成器只有再调用next函数时候,才会生成下一个变量,生成器可以通过()生成,也可以在函数中使用yield关键词,这样函数就是生成器了。

g = (i for i in range(10000))
print(g)

<generator object <genexpr> at 0x000001DBD3FEBBA0>

或者是

def g():
    for i in range(10000):
        yield i

print(g())

yield的理解

yield和return很类似,但执行到yield时候,立即返回。但是,在下一次进入函数时候,要从yield后面一行代码开始执行。

def test():
    yield 4
    print('test')

a = test()
print(next(a))
print(next(a))

4
test
StopIteration

第一次执行next时,在yield返回为4,在执行第二次next时,执行print(‘test’)语句,由于生成器没有元素了,所以报错StopIteration。

今天的分享就到这了,我们下期再见~

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