标签:11 迭代 生成器 next ge print isinstance
# 1.生成器
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如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断地算出
后续的元素?这样就不必创建完整的list,从而节约大量的空间。在Python中,这种
一边循环一边计算的机制,称为生成器。
好处:1.延迟计算、惰性求值 2.节省内存,高效
缺点:无法随机存取
生成器会产生一个对象,而不是一个列表
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# 2.yield表达式
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通过函数和yield关键字生成
使用了yield的函数被称为生成器
yield语句一次返回一个结果,在每个结果中间,挂起函数的状态,以便下次从它离开的
地方继续执行
def test(n):
for i in range(1,n + 1):
yield i
print(i)
result = test(10)
print(result)
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# 3.生成器表达式
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生成器会产生一个可迭代对象,而不是一个列表。生成器表达式类似列表表达式
将列表生成式中的[]替换成()
ge = (x for x in range(1,6))
print(ge,type(ge))
生成器需要通过next()方法获取数据,调用一次返回一个数据
print(next(ge))
print(next(ge))
print(next(ge))
print(next(ge))
print(next(ge))
*如果通过next函数获取的生成器中的数据取完之后就不能在调用next函数
否则会报错StopIteration
生成器主要通过for-in进行遍历
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# 3.迭代对象
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可以直接作用于for-in循环的数据类型都被称为可迭代对象,可以使用isinstance()
判断该对象是否是可迭代对象,可以直接作用于for-in循环的数据类型:
数据结构:list、set、tuple、dict、string
generator生成器,()或者使用函数结合yield也可以
for collections import Iterable:
print(isinstance("",Iterable))
print(isinstance([],Iterable))
print(isinstance((),Iterable))
print(isinstance(1,Iterable))==>False
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# 4.迭代器
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迭代器一定是可迭代对象,但是可迭代对象不一定是迭代器
iter():将可迭代对象转换成迭代器,主要针对list、set、tuple、dict、string
print(isinstance(iter([]),Iterable))
print(isinstance(iter(()),Iterator))
print(isinstance(iter({}),Iterator))
print(isinstance(iter(""),Iterator))
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标签:11,迭代,生成器,next,ge,print,isinstance 来源: https://www.cnblogs.com/cll9/p/16172472.html
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