Python可迭代对象、迭代器和生成器

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目录

• Python可迭代对象、迭代器和生成器
  • 总览：可迭代对象、迭代器、生成器之间的关系
  • • • 2.2.1 生成器表达式（元组推导式）
      • 2.2.2 带有关键字yield的函数
  • • 3.1 给定一个list和一个指定数字，求这个数字在list中的位置
    • 3.2 给定两个序列，判定第一个是不是第二个的子序列
    • 3.3 计算0-9数字的平方和
    • 3.4 web自动化测试pytest框架，测试夹具设置前后置条件

总览：可迭代对象、迭代器、生成器之间的关系

• 可迭代对象： 可以进行for循环的都是可迭代对象，原因是其内部实现了一个 __iter__ 方法
• 迭代器 ：能够用next()函数，都是迭代器对象，其内部实现了 __iter__ 和 __next__ 方法
• 生成器 ：元组推导式和函数里使用yield的函数都是生成器
• 生成器是一种特殊的迭代器，迭代器也是可迭代对象，可迭代对象可通过iter()函数转化为成为迭代器
• 容器（列表，元组，字典，集合）是可迭代对象，可迭代对象调用 iter() 函数，可以得到一个迭代器。迭代器可以通过 next() 函数来得到下一个元素，从而支持遍历。

1.可迭代对象和迭代器

1.1 基础概念

_iter_()
_next_() 

1.2 判断

from collections.abc import Iterable, Iterator a = [1, 2, 3] b = iter(a) # 可迭代对象调用内置iter()方法返回一个迭代器 isinstance(a, Iterable) isinstance(b, Iterator) isinstance(b, Iterable)

1.3 for循环本质

调用可迭代对象的 _iter_() 方法，得到该对象对应的迭代器对象，然后无限调用 _next_()方法，得到对象中的每一个元素，直到Stopiteration异常，代表迭代器中已无下一个元素，for循环自动处理该异常，跳出循环。

# 字典的键，值，键值对都是可迭代对象
for key in {'one':1, 'two':2}: print(key) # 字符串是可迭代对象 for char in "123": print(char) # 打开的text同样是可迭代对象 for line in open("myfile.txt"): print(line, end='')

1.4 不想用for循环迭代了，如何使用迭代器？

1. 先调用容器（以字符串为例）的iter()函数
2. 再使用 next() 内置函数来调用 __next__() 方法
3. 当元素用尽时， __next__() 将引发 StopIteration 异常

1.5 列表推导式

• 用 []

li = [i for i in range(10)] print(li) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 每个元素在生成后都会存在内存中，如果元素很多，就会占用很大的存储空间

迭代器实现一个列表： [i for i in range(1000)] ，

2. 生成器Generator

2.1 概念

在Python中，我们把一边循环一边计算的机制，称为生成器。生成器也是一种迭代器，但由于它们并没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值，因此只能迭代一次。

使用生成器，可以写出来更加清晰的代码；合理使用生成器，可以降低内存占用、优化程序结构、提高程序速度。

2.2 如何实现和使用？

2.2.1 生成器表达式 （元组推导式）

• 用 （）

ge = (i for i in range(10)) print(li) # <generator object <genexpr> at 0x7f4f446a21d0> next(ge) # 0

• 生成器表达式可以认为是一种特殊的生成器函数，返回生成器对象，一次只返回一个值

2.2.2 带有关键字yield的函数

• 程序运行到yied这一行的时候，生成器调用next()函数生成一个值，同时暂停程序，直到下次调用next()函数时才激活，从上次离开的位置恢复执行

def reverse(data): for index in range(len(data)): yield data[index] print("大大") # reverse('golf'), 此条语句返回一个生成器对象（也是可迭代对象），for循环实现遍历没毛病 for char in reverse('golf'): print(char) # 输出 g o l f 大大 # 遍历方法2 char = reverse('golf') # 返回一个生成器对象，<generator object reverse at 0x7f71c8124250> print(next(char)) print(next(char)) print(next(char)) print(next(char)) print(next(char)) # 输出 g o l f 大大 --------------------------------------------------------------------------- StopIteration Traceback (most recent call last)

3. 应用举例

3.1 给定一个list和一个指定数字，求这个数字在list中的位置

# 常规for循环遍历
def index_normal(L, target): result = [] for i, num in enumerate(L): if num == target: result.append(i) return result print(index_normal([1, 6, 2, 4, 5, 2, 8, 6, 3, 2], 2)) # 使用生成器 def index_generator(L, target): for i, num in enumerate(L): if num == target: yield i # index_generator会返回一个生成器对象，需要使用list转换为列表后，才能print输出 print(list(index_generator([1, 6, 2, 4, 5, 2, 8, 6, 3, 2], 2))) # 输出 [2, 5, 9]

3.2 给定两个序列，判定第一个是不是第二个的子序列

解析：序列就是列表，子序列指的是一个列表的元素在第二个列表中都按顺序出现，但是并不必挨在一起

def is_subsequence(a, b): b = iter(b) # 把列表b转化成一个迭代器 return all(i in b for i in a) # （i for i in a），将列表a初始化为一个生成器，可以遍历对象a # i in b，判断生成器next()函数遍历a的指是否在迭代器b调用next()得到的对象中 # all函数,判断一个迭代器的元素是否全部为True print(is_subsequence([1, 3, 5], [1, 2, 3, 4, 5])) print(is_subsequence([1, 4, 3], [1, 2, 3, 4, 5])) # 输出 True False

3.3 计算0-9数字的平方和

sum(i*i for i in range(10)) # 285

3.4 web自动化测试pytest框架，测试夹具设置前后置条件

@pytest.fixture(scope="class")
def browser(): """启动和关闭浏览器""" # 初始化浏览器 driver = webdriver.Chrome() # 设置隐式等待 driver.implicitly_wait(10) # 浏览器页面最大化 driver.maximize_window() # 返回一个浏览器对象 yield driver driver.quit()