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【python】迭代器与生成器到底是什么?看完你就知道

开发技术 开发技术 4周前 (09-06) 25次浏览

迭代器跟生成器,与上篇文章讲的装饰器一样,都是属于我的一个老大难问题。
通常就是遇到的时候就去搜一下,结果在一大坨各种介绍博客中看了看,回头又忘记了。
你是不是也是这样呢?

俗话说:好记性不如烂笔头,虽然现在基本不咋用笔写字了,但是还是要好好整理下,起码以后我就不用搜了。

如果现在给你一个列表list_a = [1, 2, 3, 4],让你去迭代它,相信大家都很熟悉,直接用for循环就完事儿,

list_a = [1, 2, 3, 4]

for i in list_a:
    print(i)

运行

1
2
3
4
[Finished in 0.1s]

可以看到,for循环迭代了列表中的每一个元素,打印了出来。
那么for循环背后都做了什么事情呢?

一、 容器、可迭代对象、迭代器

听起来陌生,但是你绝对熟悉的词儿。

python中,一切都是对象,对象的抽象是类,而对象的集合就是容器。

使用python中常见的容器有很多,比如:列表list:[0, 1, 2]集合set:([0, 1, 2])字典dict:{0:0, 1:1, 2:2}以及元组tuple(0, 1, 2)
这些都是多个元素集中在一起的单元,区别的是内部数据结构的实现方法。

所有的容器都是可以迭代的,你可以用for循环去迭代上述的容器试试。

那把一个个元素找出来,用到的就是迭代器。用iter()可以创建一个迭代器。

迭代器提供一个next()方法,这个方法你每次调用的时候会给你返回下一个对象,或者StopIteration,也就是没有对象可以给你了。

list_a = [1, 2, 3, 4]

it = iter(list_a) # 创建迭代器

print(next(it)) #调用next()
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))

运行结果,前4个print可以正常返回,第5个时候就出现StopIteration错误了,因为列表中4个元素已经返回完了。

1
2
3
4
Traceback (most recent call last):
  File "D:练习demo_iterator.py", line 9, in <module>
    print(next(it))
StopIteration
[Finished in 0.1s with exit code 1]

二、生成器

什么是生成器?简单粗暴一点:生成器就是懒人版的迭代器。

在上述的创建迭代器操作中,我们显然是做了一次性生成的操作,list_a = [1, 2, 3, 4],这4个元素一次性生成好,以供next()调用。

但是生成出的这些元素都是会保存到内存中去,这只是4个元素,如果有上千万、上亿元素呢?
我并不是第一时间要用到所有的元素,我只要在我调用next()的时候产生一个返回给我就好,那么这样一次性生成就会白白占用了大量的内存。

生成器应运而生,当调用next()的时候,才会生成下一个变量。
生成器的写法很简单,用小括号,比如把一个列表生成式括起来:(i for i in range(10000)),这样就初始化了一个生成器。

print([i for i in range(10)])

print(i for i in range(10))

上面的时列表,下面的就是一个生成器了,区别就是[]()
运行结果:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
<generator object <genexpr> at 0x033383A8>
[Finished in 0.1s]

yield关键字

此外,函数也可以成为生成器,秘密就是yield关键字,比如:

def gen():
    a = 0
    while a < 100:
        yield a
        a += 1

test = gen()
print(next(test))
print(next(test))
print(next(test))
print(next(test))

运行结果:

0
1
2
3
[Finished in 0.1s]

yield关键字,可以这样理解:当函数运行到这一行的时候,程序会从这里暂停,yield相当于return会返回,
当下次迭代时候,则会从yield的下一行代码开始执行。

所以,我调用了4次print,可以从0开始依次输出。

从我工作中的使用场景出发的话,我在做一些自动化测试的时候,有些变量参数是不可以重复的,用迭代器来定义变量的生成规则,每次
调用都会产生一个新的,就不会重复了。


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