Python迭代器与生成器基本用法分析
更新时间：2018年07月26日 08:38:48 作者：笨鸟可以先飞呀
这篇文章主要介绍了Python迭代器与生成器基本用法,结合实例形式分析了Python迭代器与生成器的基本功能、定义及使用方法,需要的朋友可以参考下
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)
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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