python none Python 迭代器和(2)

print[iforiinzrange]

代码的运行结果为：

其实，通过下面代码可以看出，list类型也是按照上面的方式，list本身是一个可迭代对象，通过iter()方法可以获得list的迭代器对象：

在Python中，使用可以很方便的支持迭代器协议。通过函数产生，函数可以通过常规的def语句来定义，但是不用return返回，而是用yield一次返回一个结果，在每个结果之间挂起和继续它们的状态，来自动实现迭代协议。

也就是说，yield是一个语法糖，内部实现支持了迭代器协议，同时yield内部是一个状态机，维护着挂起和继续的状态。

下面看看的使用：

在这个例子中，定义了一个函数，函数返回一个对象，然后就可以通过for语句进行迭代访问了。

其实，函数返回的迭代器。 “的迭代器”这个术语通常被称作””。要注意的是就是一类特殊的迭代器。作为一个迭代器，必须要定义一些方法，其中一个就是next()。如同迭代器一样，我们可以使用next()函数来获取下一个值。

执行流程

下面就仔细看看是怎么工作的。

从上面的例子也可以看到，函数跟普通的函数是有很大差别的。

结合上面的例子我们加入一些打印信息，进一步看看的执行流程：

通过结果可以看到：

当调用函数的时候，函数只是返回了一个对象，并没有 执行。

当next()方法第一次被调用的时候，函数才开始执行，执行到yield语句处停止

next()方法的返回值就是yield语句处的参数（yielded value）

当继续调用next()方法的时候，函数将接着上一次停止的yield语句处继续执行，并到下一个yield处停止；如果后面没有yield就抛出StopIteration异常

表达式

在开始介绍表达式之前，先看看我们比较熟悉的列表解析( List comprehensions)，列表解析一般都是下面的形式。

[expr foriter_var initerable ifcond_expr]

迭代iterable里所有内容，每一次迭代后，把iterable里满足cond_expr条件的内容放到iter_var中，再在表达式expr中应该iter_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。

例如，生成一个list来保护50以内的所以奇数：

[iforiinrange(50)ifi%2]

表达式是在python2.4中引入的，当序列过长， 而每次只需要获取一个元素时，应当考虑使用表达式而不是列表解析。表达式的语法和列表解析一样，只不过表达式是被()括起来的，而不是[]，如下：

(expr foriter_var initerable ifcond_expr)

看一个例子：

表达式并不是创建一个列表， 而是返回一个，这个在每次计算出一个条目后，把这个条目”产生”（yield）出来。 表达式使用了”惰性计算”（lazy evaluation），只有在检索时才被赋值（evaluated），所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。

继续看一个例子：

从这个例子中可以看到，表达式产生的，它自身是一个可迭代对象，同时也是迭代器本身。

递归

可以向函数一样进行递归使用的，下面看一个简单的例子，对一个序列进行全排列：

defpermutations(li):

iflen(li)== 0:

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
https://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-59867-2.html