python的迭代器与生成器实例详解资源-CSDN下载

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python的迭代器与生成器实例详解的迭代器与生成器实例详解

本文以实例详解了python的迭代器与生成器，具体如下所示：

1. 迭代器概述：迭代器概述：

迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往

前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。

1.1 使用迭代器的优点使用迭代器的优点

对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可

以使用内建函数enumerate()找回这个索引值）。但对于无法随机访问的数据结构（比如set）而言，迭代器是唯一的访问元素

的方式。

另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而

在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的

文件，或是斐波那契数列等等。

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口，只要定义了__iter__()方法对象，就可以使用迭代器访问。

迭代器有两个基本的方法

next方法：返回迭代器的下一个元素

__iter__方法：返回迭代器对象本身

下面用生成斐波那契数列为例子，说明为何用迭代器

示例代码1

def fab(max):

n, a, b = 0, 0, 1

while n < max:

print b

a, b = b, a + b

n = n + 1

直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差，因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。

示例代码2

def fab(max):

L = [] n, a, b = 0, 0, 1

while n < max:

L.append(b)

a, b = b, a + b

n = n + 1

return L

代码2满足了可复用性的需求，但是占用了内存空间，最好不要。

示例代码3

对比：

for i in range(1000): pass

for i in xrange(1000): pass

前一个返回1000个元素的列表，而后一个在每次迭代中返回一个元素，因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题

class Fab(object):

def __init__(self, max):

self.max = max

self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1

def __iter__(self):

return self

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