迭代器迭代是Python最强大的功能特色，是遍历访问序列元素的一种方式。 迭代器的特性是： 可以记住当前遍历位置 只能往前遍历，不能后退 从序列的第一个元素开始访问，直至所有元素被访问完 有两个基本方法: iter() 和 next() 字符串、列表或元组对象可以用于创建迭代器
下面看以下实例： # -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = '苦叶子'
import sys
if __name__ == "__main__":
seq_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
# 创建迭代器
seq_it = iter(seq_tuple)
# 访问打印第一个元素
print("第一个元素：%s" % next(seq_it))
# 访问打印第二个元素
print("第二个元素：%s" % next(seq_it))
# 访问打印第三个元素
print("第三个元素：%s" % next(seq_it))
# 使用for循环来遍历迭代器对象
print("\nfor循环遍历迭代器对象： ")
for_it = iter(seq_tuple)
for x in for_it:
print(x, end=' ')
# 使用while结合next遍历迭代器对象
print("\n\nwhile & next遍历迭代器对象： ")
while_it = iter(seq_tuple)
while True:
try:
print(next(while_it))
except StopAsyncIteration:
sys.exit()运行结果如下： Traceback (most recent call last):
File "D:/版权/快学Python3/samples/迭代器.py", line 33, in <module>
print(next(while_it))
StopIteration
第一个元素：1
第二个元素：2
第三个元素：3
for循环遍历迭代器对象：
1 2 3 4 5
while & next遍历迭代器对象：
1
2
3
4
5请注意上述才异常抛出，因为这里已经遍历超出了序列的边界了。 生成器在Python中使用了yield的函数，我们称之为生成器。 与普通函数不同的是：生成器返回的是一个迭代器的函数，只能用于迭代操作，直接理解就是：生成器就是功能更强大的迭代器。 在调用生成器的过程中，每次遇到yield时，函数就会暂停并保存当前运行状态，返回yield的值，并在下一次执行next() 方法时从当前位置继续运行。 下面我们通过使用生成器来实现斐波那契数列： # -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = '苦叶子'
import sys
# 生成器函数
# 实现斐波那契数列
def fibonacci(n):
# 初始化变量
a, b, count = 0, 1, 0
while True:
if count > n:
return
yield a
a, b = b, a + b
count = count + 1
if __name__ == "__main__":
# 初始化生成器函数,产生一个生成器函数
f = fibonacci(10)
while True:
try:
print(next(f), end=' ')
except StopAsyncIteration:
sys.exit(0)运行结果如下： C:\Python36\python.exe D:/版权/快学Python3/samples/04/生成器.py
Traceback (most recent call last):
File "D:/版权/快学Python3/samples/04/生成器.py", line 30, in <module>
print(next(f), end=' ')
StopIteration
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55注：上述输出有异常抛出，是正常的。 实践提升题大家可以尝试利用生成器函数去读大文件，例如10G的文件，你可以利用生成器函数，每次只读100M进行处理，处理完后再读取下一个100M，如此迭代下去。
|
