Skip to content

iterator-generator.md

Latest commit

 

History

History
50 lines (34 loc) · 1.5 KB

iterator-generator.md

File metadata and controls

50 lines (34 loc) · 1.5 KB

迭代器与生成器

示例：example/day02

迭代器

迭代器是一个可以 记住 遍历的 位置 的对象，有两个基本的方法：iter() 和 next()。

list = [1, 2, 3, 4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
print (next(it))

生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器 generator，这一点和 es6 中的概念一个意思😀。

跟普通函数不同的是，生成器 是一个 返回迭代器 的 函数 ，只能用于迭代操作，个人理解为：生成器函数，执行后返回的结果，就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停 并 保存当前所有的运行信息，返回 yield 的 值, 并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象

import sys

def fibonacci(n):  # 生成器函数 - 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 是一个迭代器，由生成器返回生成，只有在迭代的时候才会执行生成器里边的语句

while True:
    try:
        print (next(f), end=" ")
    except StopIteration:
        sys.exit()

参考