一篇文章带你学习Python3的高级特性(2)
目录
- 1.生成器
- 2.迭代器
- 总结
1.生成器
# 一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator; # 创建generator方法: # 1.把一个列表生成式的[]改成() numsList = [num * num for num in range(10)] print("列表生成式生成numsList:",numsList) numsGenerator = (num * num for num in range(10)) print("生成器生成numsGenerator:",numsGenerator) # 使用next()函数获得generator的下一个返回值 print("打印numsGenerator第一个元素:",next(numsGenerator)) print("打印numsGenerator第二个元素:",next(numsGenerator)) print("---------rAjKSwYisz-----------------------------------------------") # 使用for循环打印generator元素 print("使用循环打印生成器中的元素!") for num in numsGenerator: print(num,end = " ") print("\n") print("--------------------------------------------------------") # 斐波拉契数列(Fibonacci):除第一个和第二个数外,任意一个数均可由前两个数相加得到 # 1,1,2,3,5,8,13,21,34 def fibonacci(num): n, a, b = 0, 0, 1 while n < num: print(b,end = " ") a, b = b, a + b n = n + 1 return "Done" print("Fibonacci前10项为:") fibonacci(10) print("\n") print("--------------------------------------------------------") # 2.把fibonacci()函数变成generator函数 def fibonacci(num): n, a, b = 0, 0, 1 while n < num: yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return "Done" # Tips: # 1.如果一个函数定义中包含yield关键字,则这个函数是一个generator函数; # 2.调用一个generator函数将返回一个generator; fib = fibonacci(10) print("fib的值:",fib)
# 结果输出:
列表生成式生成numsList: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]生成器生成numsGenerator: <generator object <genexpr> at 0x0000028F0E6ACB88>打印numsGenerator第一个元素: 0打印numsGenerator第二个元素: 1--------------------------------------------------------使用循环打印生成器中的元素!4 9 16 25 36 49 64 81--------------------------------编程客栈------------------------
Fibonacci前10项为:1 1 2 3 5 8 13 21 34 55--------------------------------------------------------
fib的值: <generator object fibonacci at 0x0000028F0E7839A8>
# 普通函数和generator函数的执行流程: # 1.普通函数:顺序执行,遇到return语句或最后一行函数语句就返回; # 2.generator函数:在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回; # 3.再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行; # 实例:定义一个generator函数,依次返回"Willard",18,"Engineer" def willardInfo(): print("STEP1") yield "Willard" print("--------") print("STEP2") yield 18 print("--------") print("STEP3") yield "Engineer" # 调用willardInfo()这个generator函数,先生成一个generator对象 # 然后用next()函数不断获得下一个返回值,即可用循环直接打印 willardInfoObject = willardInfo() for willard in willardInfoObject: print(willard)
# 结果输出:
STEP1Willard--------STEP218--------STEP3Engineer
2.迭代器
# 可直接用于for循环的数据类型: # 1.list、tuple、dict、set、str等; # 2.generator,包括:生成器和带yield的generator function; # 3.可以直接作用于for循环的对象称为可迭代对象:Iterable; # 4.使用isinstance()判断一个对象是否为Iterable对象; from collections.abc import Iterable print("判断list是否为可迭代对象!",isinstance([],Iterable)) print("判断dict是否为可迭代对象!",isinstance({},Iterable)) print("判断str是否为可迭代对象!",isinstance("Willard",Iterable)) print("判断生成式是否为可迭代对象!",isinstance((num for num in range(10)),Iterable))rAjKSwYisz print("判断number是否为可迭代对象!",isinstance(99,Iterable))
# 结果输出:
判断list是否为可迭代对象! True判断dict是否为可迭代对象! True判断str是否为可迭代对象! True判断生成式是否为可迭代对象! True判断number是否为可迭代对象! F编程客栈alse
# 可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator # 使用isinstance()判断一个对象是否为Iterator对象; from collections.abc import Iterator print("判断生成器是否为迭代器!",isinstance((num for num in range(10)),Iterator)) print("判断list是否为迭代器!",isinstance([],Iterator)) print("判断dict是否为迭代器!",isinstance({},Iterator)) print("判断str是否为迭代器!",isinstance("Willard",Iterator)) print("----------------------------------------------------------") # Tips: # 1.生成器都是Iterator对象,但list、dict、str是Iterable但不是Iterator; # 2.Iterator对象表示数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据, # 直到没有数据时抛出StopIteration错误;这个数据流可以看作一个有序序列, # 但不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据, # Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时才计算; # 3.使用iter()函数把list、dict、str变成Iterator; print("使用iter()函数把list、dict、str变成Iterator.") print("判断list是否为迭代器!",isinstance(iter([]),Iterator)) print("判断dict是否为迭代器!",isinstance(iter({}),Iterator)) print("判断str是否为迭代器!",isinstance(iter("Willard"),Iterator))
# 结果输出:
判断生成器是否为迭代器! True判断list是否为迭代器! False判断dict是否为迭代器! False判断str是否为迭代器! False----------------------------------------------------------使用iter()函数把li编程客栈st、dict、str变成Iterator.判断list是否为迭代器! True判断dict是否为迭代器! True判断str是否为迭代器! True
总结
本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注我们的更多内容!
精彩评论