迭代器的主要特点是它只在需要时才生成下一个值,这种延迟计算的方式使得迭代器在处理大数据集时非常高效,因为它不会一次性将所有数据都加载到内存中,而是按需生成和处理数据。 Python 中的很多内置函数和语法都是基于迭代器实现的,例如for循环、列表推导式、生成器表达式等都可以使用迭代器进行遍历或生成数据。 示例代...
一、可迭代对象、迭代器、生成器三者之间的联系 先看一张图: 官网文档地址 从上图中可以看出: Iterable(可迭代对象)、Iterator(迭代器)、genetator(生成器)关系如下: 可迭代对象 有 __iter__方法 迭代器继承了可迭代对象,有 __iter__、__next__ 这两个方法 生成器又继承了迭代器,有 send、close、 __ite...
跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。 在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,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。 调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。
1classMyListIterator(object):# 定义迭代器类,其是MyList可迭代对象的迭代器类23def__init__(self,data):4self.data=data # 上边界5self.now=0# 当前迭代值,初始为067def__iter__(self):8returnself # 返回该对象的迭代器类的实例;因为自己就是迭代器,所以返回self910def__next__(self):# 迭代器类...
这里面描述了python对可迭代对象、迭代器、生成器这些概念的定义。 1 可迭代对象 根据官方定义,可迭代对象是能够逐一返回其成员项的对象。如何做到逐一返回呢?该对象对应类需要实现下面两个方法中的其中一个即可: __iter__() __getitem__() 也就是说,实现了这两个方法中的其中一个就可以称之为可迭代对象...
Python中任意的对象,只要它定义了可以返回一个迭代器的__iter__方法,或者定义了可以支持下标索引的__getitem__方法那么它就是一个可迭代对象。 python常见类型中: 字符串、列表、集合、字典、元组、range都是可迭代对象,迭代器本身也是可迭代对象。 可迭代对象的特点: ...
2.1 迭代器接口 2.2 从可迭代对象生成迭代器(for 循环的本质) 2.3 创建标准的迭代器 3. 生成器 3.1 `yield` 关键字 3.2 创建生成器对象 3.3 惰性实现 ...
Python中内置的序列类型,如list、tuple、str、bytes、dict、set、collections.deque等都是可迭代的对象,但不是迭代器;生成器一定是迭代器 2.2__next__()和__iter__() 标准的迭代器接口: __next__(): 返回下一个可用的元素,如果没有元素了,抛出StopIteration异常。调用next(x)相当于调用x.__next__() ...
迭代器有两个基本函数iter()和next() 列表或元组对象都可用于创建迭代器,迭代器对象可以使用常规 for 语句进行遍历,也可以使用 next() 函数来遍历。 在Python 中, for 用来实现迭代,它的结构是 for ... in ...,其在迭代时会产生迭代器,实际是将可迭代对象转换成迭代器,再重复调用 next() 方法实现的。