python中的迭代器和生成器怎么用

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__iter__方法返回一个迭代器，它是包含方法 __next__ 的对象，调用时可不提供任何参数；
当你调用 __next__ 时，迭代器应返回其下一个值；如果没有可供返回的值，应引发 StopIteration 异常；
也可使用内置函数 next()，此种情况下，next(it) 与 it.__next()__ 等效。至于为什么不用列表？因为在很多情况下，使用列表都有点太浪费了。例如，如果你有一个可逐个计算值的函数，你可能只想逐个地获取值，而不是使用列表一次性获取。这是因为如果有很多值，列表可能占用太多的内存。
下面来看一个不能使用列表的示例，因为如果使用，这个列表的长度将是无穷大的！更正规的定义是，实现了方法 __iter__ 的对象是 可迭代的，再实现了方法 __next__ 的对象是 迭代器。通过对可迭代对象调用内置函数 iter()，可以获得一个迭代器。还可使用它从函数或其他可调用对象创建可迭代对象。
不过，可迭代对象在转化为迭代器后，会丢失⼀些属性(如 __getitem__() )，但同时也会增加⼀些属性(如 __next__() )。
另外，迭代器一般都是⼀次性的，当迭代过⼀轮后，再次迭代将获取不到元素；而可迭代对象可以重复使用。查看对象是否实现了魔法方法 _iter_ 的四种方法：在可以使用序列的情况下，大多也可以使用迭代器或可迭代对象(诸如索引和切片等操作除外)。迭代器因为缺少 __getitem__ ，因此不能使⽤普通的切⽚语法，暂未深究。生成器，也被称为简单生成器（simple generator），生成器自动创建了 iter() 和 next() 方法，是一种使用普通函数语法定义的迭代器。与函数的主要的形式差别就在于，它的函数体中有一句 yield 语句。
每次执行到 yield 处时，生成并返回一个值后，函数都将暂时停止执行，等待下一轮迭代调用，如此往复，直到迭代完。数据量大时，生成器能够极大地节省内存空间。下面还是通过斐波纳契数列来看看：与 ret免费云主机域名urn 的区别：生成器不是像 return 一样返回一个值，而是可以生成多个值，每次返回一个；return 返回的话，这个函数就结束了。将列表生成式的 [] 改成 () 之后，数据结构将从列表变为生成器，而不是元组。如果要包装可迭代对象（可能生成大量的值）时，若使用列表推导将立即实例化一个列表，从而丧失迭代的优势；但如果使用生成器推导的话，每迭代一次就生成一个值，没必要一次性生成全部值，这样就好的多了。而且，可以直接在既有的圆括号内（如在函数调用中）使用生成器推导时，无需再添加一对圆括号。创建一个将两层嵌套列表展开的函数：创建一个将任意层嵌套列表展开的函数：
对一层列表进行遍历，遍历下层列表的时候，先对一层遍历出来的元素再调用一次 flatten 函数，这时，如果是不可再迭代的对象的话，就会报 TypeError 错误，捕捉到之后，yeild 返回，继续下一个；如果是可迭代的话，就递归下去；不过，上面要注意的是：前面也提到了，字符串对象也是可迭代的，而且一般我们也不会将它拆开。更重要的是，字符串的第一个元素是一个长度为 1 的字符串，而长度为 1 的字符串的第一个元素是字符串本身。这样子会造成无穷递归的。所以还需要检查一下对象是否类似于字符串：不过，它有两个 yield 唉，这认哪个来着？？？pass输出：nested : 1
element: 1
nested : 2
element: 2
nested : 3
element: 3
nested : 4
element: 4
nested : 5
element: 5
nested : 6
element: 6
[1, 2, 3, 4, 5, 6]以上就是关于“python中的迭代器和生成器怎么用”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注百云主机行业资讯频道。

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