這篇文章主要介紹Python3中如何實現(xiàn)列表生成式、生成器與迭代器，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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具體如下：

列表生成式

Python內置的一種極其強大的生成列表 list 的表達式。返回結果必須是列表。

基本語法：

[ 變量表達式 for 變量 in 表達式 ]

示例

a = [x ** 2 for x in range(1, 10)]
b = [x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
c = [m + n for m in 'ABC' for n in '123']
d = {'Java': "99", 'C': "99", 'C++': "99"}
L = [k + '=' + v for k, v in d.items()]
print(a)
print(b)
print(c)
print(L)

通過列表生成式，可以直接創(chuàng)建一個列表，但是，受到內存的限制，列表容量是有限的，當列表元素很大的時候，會很浪費內存空間。所以可以通過生成器 Generator 生成。

生成器 Generator

Generator 是一種一邊循環(huán)一邊計算的機制。

應用場景：只需要獲得 list 中的前幾個元素，節(jié)省存儲空間。

使用 () 創(chuàng)建列表生成器

把列表生成式的中括號 [] 修改為圓括號即可 （）

a = (x ** 2 for x in range(1, 10))
b = (x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0)
c = (m + n for m in 'ABC' for n in '123')
d = {'Java': "99", 'C': "99", 'C++': "99"}
L = (k + '=' + v for k, v in d.items())
print(a)
print(b)
print(c)
print(L)

打印結果如下

<generator object <genexpr> at 0x1052ec2b0>
<generator object <genexpr> at 0x1052ec468>
<generator object <genexpr> at 0x1052ec4c0>
<generator object <genexpr> at 0x1052ec518>

使用 next 調用元素：

print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())
print(a.__next__())

next 方法會一個個的返回元素值，調用一次，返回一次下一個位置的元素。
該方法在沒有元素可以調用的時候，會返回 StopIteration 的錯誤

使用循環(huán)調用元素

for i in a:
  print(i)

該方法的好處，是不會返回 StopIteration 的錯誤

yield 關鍵字 創(chuàng)建 Generator

如果一個函數包含了yield 關鍵字，那么該函數就不再是普通的函數，而是一個生成器 Generatior。

將 print(sum) 修改為 yield(sum)，即將原來的函數，修改為了生成器。

def fib(n):
  sum = 0
  i = 0
  while (i<n):
    sum = sum + i
    i += 1
    yield(sum)
print(type(fib(10)))
for x in fib(10):
  print(x)

包含 yield 語句的函數會被特定的編譯成生成器?？梢园缮善骼斫鉃榈?。

在調用生成器運行的過程中，每次遇到 yield 時函數會暫停并保存當前所有的運行信息，返回yield的值。并在下一次執(zhí)行 next()方法時從當前位置繼續(xù)運行。

Generator 的工作原理，是在for循環(huán)的過程中不斷計算出下一個元素，并在適當的條件結束for循環(huán)。

對于函數改成的generator來說，遇到return語句或者執(zhí)行到函數體最后一行語句，就是結束generator的指令，for循環(huán)隨之結束。

python 生成器可參考 https://www.jb51.net/article/63929.htm

以下實例使用 yield 實現(xiàn)斐波那契數列

#!/usr/bin/python3
import sys
def fibonacci(n): # 生成器函數 - 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 是一個迭代器，由生成器返回生成
while True:
  try:
    print (next(f), end=" ")
  except StopIteration:
    sys.exit()

迭代器 iterator

• 迭代器是訪問集合元素的一種方式

• 迭代器有兩個方法，生成迭代器 iter()，返回迭代器的下一個項目 next()

• 迭代器對象從集合的第一個元素開始訪問，知道所有元素被訪問結束。迭代器只能往前，不能回退。

• 字符串、列表、元組 都可以用于創(chuàng)建迭代器

迭代器 iterator 和可迭代對象 iterable 的區(qū)別在于：

可以直接作用于for循環(huán)的對象統(tǒng)稱為可迭代對象：Iterable，list、tuple、dict、set、str、Generator 等等。

可以被next()函數調用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器：Iterator

使用 iter 創(chuàng)建迭代器

list、dict、str等數據類型不是Iterator，但是可以通過 iter() 來創(chuàng)建迭代器
list=[1,2,3,4]
it = iter(list)  # 創(chuàng)建迭代器對象
print (next(it))  # 輸出迭代器的下一個元素
  1
print (next(it))
  2

以上是“Python3中如何實現(xiàn)列表生成式、生成器與迭代器”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

當前題目：Python3中如何實現(xiàn)列表生成式、生成器與迭代器-創(chuàng)新互聯(lián)
標題來源：http://aaarwkj.com/article30/dpggso.html

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