Python基礎【生成式 | 迭代器 | 生成器】

生成式

列表生成式

快速生成具有特定規律的列表

  • 普通寫法:
    even=[]
    for i in range(100):
    if i%2==0:
    even.append(i)

  • 列表生成式形式:
    even=[i for i in range(100) if i%2==0] ##生成0-99之間的偶數

集合生成式

快速生成具有特定規律的集合

  • 集合生成式形式:
    even={i for i in range(100) if i%2==0} ##生成0-99之間的偶數

    字典生成式

    快速生成具有特定規律的字典

  • 普通寫法:
    info={}
    for i in range(100):
    info['student'+str(i)]=random.randint(1,100)

  • 列表生成式形式:
    info={'student'+str(i):random.randint(1,100) for i in range(100)}

迭代器

迭代是訪問集合元素的一種方式。

  • 迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。
  • 迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問,直到所有的元素被訪問完結束。
  • 迭代器只能往前不會後退。
  • 迭代器有兩個基本的方法:iter() 和 next()。
    iter()用於創建迭代器對象:
    字符串,列表或元組對象都可用於創建迭代器:

    代碼:

    f=iter('str')
    print(f)
    f=iter([1,2,3])
    print(f)
    f=iter((1,2,3))
    print(f)

    測試結果:

    Python基礎【生成式 | 迭代器 | 生成器】
    next(generator object),next()方法會返回迭代器的下一個結果

    代碼:

    f=iter('str') ##生成迭代器對象
    while True:
    try:
    print(next(f),end=' ') ##利用next()返回迭代返回的下一個結果
    except:
    exit() ##迭代超出範圍會拋出一個異常,捕捉後退出程序

    測試結果:

    Python基礎【生成式 | 迭代器 | 生成器】

生成器

  • 在 Python 中,使用了 yield 的函數被稱爲生成器(generator)。
  • 跟普通函數不同的是,生成器是一個返回迭代器的函數,只能用於迭代操作,更簡單點理解生成器就是一個迭代器。
  • 在調用生成器運行的過程中,每次遇到 yield 時函數會暫停並保存當前所有的運行信息,返回 yield 的值, 並在下一次執行 next() 方法時從當前位置繼續運行。
  • 調用一個生成器函數,返回的是一個迭代器對象。

創立生成器對象的兩種方法

方法一:

num=(x**2 for x in range(100))

此時num就是一個生成器對象

方法二:

import sys
def fibonacci(n): # 生成器函數 - 斐波那契
a, b, counter = 0, 1, 0
while True:
if (counter > n):
return
yield a
a, b = b, a + b
counter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一個迭代器,由生成器返回生成
while True:
try:
print (next(f), end=" ")
except StopIteration:
sys.exit()

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