迭代
使用for循环遍历取值的过程叫做迭代，比如：使用for循环遍历列表获取值的过程
for value in [2, 3, 4]:
print(value)
使用for循环遍历取值的对象叫做可迭代对象, 比如：列表、元组、字典、集合、range、字符串
如何判断对象是否是可迭代对象
from collections import Iterable
# 判断对象是否是指定类型
result = isinstance((3, 5), Iterable)
print("元组是否是可迭代对象:", result)
结果 ：True
result = isinstance([3, 5], Iterable)
print("列表是否是可迭代对象:", result)
结果 ：True
result = isinstance(5, Iterable)
print("整数是否是可迭代对象:", result)
结果 ：False
如何自定义一个可迭代对象
在类里面定义__iter__方法创建的对象就是可迭代对象
from collections import Iterable
# 自定义可迭代对象: 在类里面定义__iter__方法创建的对象就是可迭代对象
class MyList(object):
def __init__(self):
self.my_list = list()
# 添加指定元素
def append_item(self, item):
self.my_list.append(item)
def __iter__(self):
# 可迭代对象的本质：遍历可迭代对象的时候其实获取的是可迭代对象的迭代器， 然后通过迭代器获取对象中的数据
pass
my_list = MyList()
my_list.append_item(1)
my_list.append_item(2)
result = isinstance(my_list, Iterable)
print(result)
for value in my_list:
print(value)
执行结果：
Traceback (most recent call last):
True
File "/Users/hbin/Desktop/untitled/aa.py", line 24, in <module>
for value in my_list:
TypeError: iter() returned non-iterator of type 'NoneType'
##通过执行结果可以看出来，遍历可迭代对象依次获取数据需要迭代器
迭代器
如下代码会介绍到如何自定义迭代器，如何判断是否是可迭代对象
在类里面定义__iter__和__next__方法创建的对象就是迭代器对象
iter()函数与next()函数
iter函数: 获取可迭代对象的迭代器，会调用可迭代对象身上的__iter__方法
next函数: 获取迭代器中下一个值，会调用迭代器对象身上的__next__方法
from collections import Iterable, Iterator
# 自定义可迭代对象
class MyList(object):
def __init__(self):
# 初始化一个列表
self.one_list = list()
def append(self, num):
self.one_list.append(num)
# iter函数会调可迭代对象的iter方法
def __iter__(self):
my_iterator = MyIterator(self.one_list)
print(my_iterator)
# 返回迭代器对象
return my_iterator
# 自定义迭代器
class MyIterator(object):
def __init__(self, one_list):
self.list = one_list
# 初始化下标
self.index = 0
result = isinstance(self, Iterator)
print("MyIterator创建的对象是否是迭代器:",result)
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.index < len(self.list):
self.index += 1
return self.list[self.index - 1]
else:
# 停止迭代
raise StopIteration
if __name__ == '__main__':
my_list = MyList()
my_list.append(1)
my_list.append(2)
myDeIterator = iter(my_list)
# 检查是否为可迭代对象
print(isinstance(my_list, Iterable))
#for item in myDeIterator:
# print(item)
while True:
try:
# 调用迭代器的__next__方法
print(next(myDeIterator))
except:
break
for的本质
遍历的是可迭代对象
for item in myDeIterator 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象my_list的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，当遇到StopIteration的异常后循环结束。
遍历的是迭代器
for item in myDeIterator 循环的迭代器，不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给item，当遇到StopIteration的异常后循环结束。
#for item in myDeIterator:
# print(item)
#for的本质就是while 循环不断调用inter()函数和next()函数
while True:
try:
# 调用迭代器的__next__方法
print(next(myDeIterator))
except:
break
生成器
生成器是一类特殊的迭代器,它不需要再像上面的类一样写__iter__()和__next__()方法了, 使用更加方便,它依然可以使用next函数和for循环取值
第一种生成器
类似于列表推导式，只是将列表推导式的[ ]改为（）
# 列表推导式
my_list = [i * 2 for i in range(5)]
print(my_list)
# 创建生成器
my_generator = (i * 2 for i in range(5))
print(my_generator)
# next获取生成器下一个值
# value = next(my_generator)
# print(value)
for value in my_generator:
print(value)
# 执行结果
[0, 2, 4, 6, 8]
<generator object <genexpr> at 0x101367048>
0
2
4
6
8
第二种生成器
在def函数里面看到有yield关键字那么就是生成器
def fibonacci(num):
a = 0
b = 1
# 记录生成fibonacci数字的下标
current_index = 0
print("--11---")
while current_index < num:
result = a
a, b = b, a + b
current_index += 1
print("--22---")
# 代码执行到yield会暂停，然后把结果返回出去，下次启动生成器会在暂停的位置继续往下执行
yield result
print("--33---")
fib = fibonacci(5)
value = next(fib)
print(value)
value = next(fib)
print(value)
value = next(fib)
print(value)
# for value in fib:
# print(value)
# 执行结果
--11---
--22---
0
--33---
--22---
1
--33---
--22---
1