Python的迭代器和生成器哪個(gè)好 Python的迭代器和生成器怎么樣

Python是一款不錯(cuò)的軟件，很多朋友都想知道Python的迭代器和生成器哪個(gè)好，一起來看看吧。

Python的迭代器和生成器哪個(gè)好

使用迭代器的優(yōu)點(diǎn)

　　對(duì)于原生支持隨機(jī)訪問的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如tuple、list)，迭代器和經(jīng)典for循環(huán)的索引訪問相比并無優(yōu)勢(shì)，反而丟失了索引值(可以使用內(nèi)建函數(shù)enumerate()找回這個(gè)索引值)。但對(duì)于無法隨機(jī)訪問的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(比如set)而言，迭代器是唯一的訪問元素的方式。

　　另外，迭代器的一大優(yōu)點(diǎn)是不要求事先準(zhǔn)備好整個(gè)迭代過程中所有的元素。迭代器僅僅在迭代到某個(gè)元素時(shí)才計(jì)算該元素，而在這之前或之后，元素可以不存在或者被銷毀。這個(gè)特點(diǎn)使得它特別適合用于遍歷一些巨大的或是無限的集合，比如幾個(gè)G的文件，或是斐波那契數(shù)列等等。

　　迭代器更大的功勞是提供了一個(gè)統(tǒng)一的訪問集合的接口，只要定義了__iter__()方法對(duì)象，就可以使用迭代器訪問。

　　迭代器有兩個(gè)基本的方法

　　next方法：返回迭代器的下一個(gè)元素

　　__iter__方法：返回迭代器對(duì)象本身

　　一、迭代器Iterators

　　迭代器僅是一容器對(duì)象，它實(shí)現(xiàn)了迭代器協(xié)議。它有兩個(gè)基本方法：

　　1)next方法

　　返回容器的下一個(gè)元素

　　2)__iter__方法

　　返回迭代器自身

　　迭代器可使用內(nèi)建的iter方法創(chuàng)建，見例子：

　　>>> i = iter('abc')

　　>>> i.next()

　　'a'

　　>>> i.next()

　　'b'

　　>>> i.next()

　　'c'

　　>>> i.next()

　　Traceback (most recent call last):

　　File "", line 1, in

　　StopIteration:

　　class MyIterator(object):

　　def __init__(self, step):

　　self.step = step

　　def next(self):

　　"""Returns the next element."""

　　if self.step==0:

　　raise StopIteration

　　self.step-=1

　　return self.step

　　def __iter__(self):

　　"""Returns the iterator itself."""

　　return self

　　for el in MyIterator(4):

　　print el

　　結(jié)果：

　　3

　　2

　　1

　　0

　　二、生成器Generators

　　從Python2.2起，生成器提供了一種簡(jiǎn)潔的方式幫助返回列表元素的函數(shù)來完成簡(jiǎn)單和有效的代碼。

　　它基于yield指令，允許停止函數(shù)并立即返回結(jié)果。

　　此函數(shù)保存其執(zhí)行上下文，如果需要，可立即繼續(xù)執(zhí)行。

　　例如Fibonacci函數(shù)：

　　def fibonacci():

　　a,b=0,1

　　while True:

　　yield b

　　a,b = b, a+b

　　fib=fibonacci()

　　print fib.next()

　　print fib.next()

　　print fib.next()

　　print [fib.next() for i in range(10)]

　　結(jié)果：

　　1

　　1

　　2

　　[3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233]

　　PEP Python Enhancement Proposal Python增強(qiáng)建議

　　tokenize模塊

　　>>> import tokenize

　　>>> reader = open('c:/temp/py1.py').next

　　>>> tokens=tokenize.generate_tokens(reader)

　　>>> tokens.next()

　　(1, 'class', (1, 0), (1, 5), 'class MyIterator(object):/n')

　　>>> tokens.next()

　　(1, 'MyIterator', (1, 6), (1, 16), 'class MyIterator(object):/n')

　　>>> tokens.next()

　　(51, '(', (1, 16), (1, 17), 'class MyIterator(object):/n')

關(guān)鍵詞： Python