Python迭代器与生成器基本用法分析

本文实例讲述了Python迭代器与生成器基本用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

迭代器

可以进行for循环的数据类型包括以下两种：

1. 集合数据类型比如list，tuple，dict，str等

2. 另一种是生成器

而他们都是可迭代对象，称为Iterable

Isinstandce()可以用来判断对象是否为可迭代对象

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

然后，只有生成器可以称为迭代器，因为他们是不断使用next()函数返回值的，属于惰性计算，而对于迭代器也有一个判断函数

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器

生成器：就是未循环完的列表，这是为了节约电脑内存，设立的一种一边循环一边计算的机制。

创建的方法也是很简单，其中一种就是把列表生成式的[]改成()就可以了

而调用的时候也一般不用麻烦的next()的方法，而是用for循环来遍历

比如：

g= (x*x for x in range(10))
for n in g:
 print(n)

这样就能遍历出所有的生成器中的元素

另一种生成器的方法：如果函数中包含有yield关键字，则这是一个生成器

def odd():
  print('step 1')
  yield 1
  print('step 2')
  yield(3)
  print('step 3')
  yield(5)

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

本文Python迭代器与生成器基本用法分析到此结束。生命的成长，需要吃饭，还需要吃苦，吃亏。小编再次感谢大家对我们的支持！