溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
生成器，可迭代對象，迭代器之間究竟是什么關系？
用一幅圖來概括：
定義生成器
方式一：
//區別于列表生成式 gen = [x*x for x in range(5)] gen = (x*x for x in range(5)) print(gen) //Out:<generator object <genexpr> at 0x00000258DC5CD8E0>
方式二：
def fib():
prev, curr = 0, 1
while True:
yield curr
prev, curr = curr, curr + prev
f = fib()
print(f) //Out:<generator object fib at 0x00000258DC5CD150>
定義成功后，我們可以利用next()訪問生成器下一個元素
print(next(gen)) //0 print(next(gen)) //1 ... print(next(gen)) //16 print(next(gen)) //StopIteration
但一般用for循環遍歷
for n in gen: print(n) //0 1 4 9 16
任何實現了__iter__和__next__()方法的對象都是迭代器。__iter__返回迭代器自身，__next__返回容器中的下一個值。所以生成器是特殊的迭代器，她內部具有這兩種方法。
一個自定義的迭代器如下：
class Fib:
def __init__(self):
self.prev = 0
self.curr = 1
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
value = self.curr
self.curr += self.prev
self.prev = value
return value
f = Fib()
count = 1
for n in f:
print(n)
count = count+1
if count>=10:
break
//Out:1 1 2 3 5 8 13 21 34
像list,tuple,set,dict,str等可以直接作用于for循環的對象，稱為可迭代對象。可迭代對象實現了__iter__方法,用于返回迭代器。
demo = [1,2,3,4] print(isinstance(demo, Iterable)) //True iter_object = iter(demo) print(iter_object) //<list_iterator object at 0x00000258DC5EF748>
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
