Python3 迭代器与生成器

迭代器

迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。。

迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。

迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。

字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：

>>> list=[1,2,3,4]
>>> it = iter(list)    # 创建迭代器对象
>>> print (next(it))   # 输出迭代器的下一个元素
1
>>> print (next(it))
2
>>> 

迭代器对象可以使用常规 for 语句进行遍历：

#!/usr/bin/python3list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象
for x in it:print (x, end=" ")

尝试一下

执行以上程序，输出结果如下：

1 2 3 4

也可以使用 next() 函数：

#!/usr/bin/python3import sys         # 引入 sys 模块list=[1,2,3,4]
it = iter(list)    # 创建迭代器对象while True:try:print (next(it))except StopIteration:sys.exit()

尝试一下

执行以上程序，输出结果如下：

1
2
3
4

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生成器

在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。

跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值。并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。

以下实例使用 yield 实现斐波那契数列：

#!/usr/bin/python3import sysdef fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契a, b, counter = 0, 1, 0while True:if (counter > n): returnyield aa, b = b, a + bcounter += 1
f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器，由生成器返回生成while True:try:print (next(f), end=" ")except StopIteration:sys.exit()

尝试一下

执行以上程序，输出结果如下：

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55

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Python sys 模块介绍

在 Python 的 sys 模块提供访问解释器使用或维护的变量，和与解释器进行交互的函数。

通俗来讲，sys 模块负责程序与 Python 解释器的交互，提供了一系列的函数和变量，用于操控 Python 运行时的环境。

Python3 函数

Python 定义函数使用 def 关键字，一般格式如下：

def  函数名（参数列表）：函数体

让我们使用函数来输出"Hello World！"：

>>> def hello() :print("Hello World!")>>> hello()
Hello World!
>>> 

更复杂点的应用，函数中带上参数变量:

def area(width, height):return width * heightdef print_welcome(name):print("Welcome", name)print_welcome("Fred")
w = 4
h = 5
print("width =", w, " height =", h, " area =", area(w, h))

尝试一下

以上实例输出结果：

Welcome Fred
width = 4  height = 5  area = 20

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函数变量作用域

定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。

通过以下实例，你可以清楚了解 Python 函数变量的作用域：

#!/usr/bin/env python3
a = 4  # 全局变量def print_func1():a = 17 # 局部变量print("in print_func a = ", a)def print_func2():   print("in print_func a = ", a)print_func1()
print_func2()
print("a = ", a) 

尝试一下

以上实例运行结果如下：

in print_func a =  17
in print_func a =  4
a =  4

关键字参数

函数也可以使用 kwarg = value 的关键字参数形式被调用。例如，以下函数:

def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')print("if you put", voltage, "volts through it.")print("-- Lovely plumage, the", type)print("-- It's", state, "!")

可以以下几种方式被调用:

parrot(1000)                                          # 1 positional argument
parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')             # 2 keyword arguments
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword

以下为错误调用方法：

parrot()                     # required argument missing
parrot(voltage=5.0, 'dead')  # non-keyword argument after a keyword argument
parrot(110, voltage=220)     # duplicate value for the same argument
parrot(actor='John Cleese')  # unknown keyword argument

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返回值

Python 函数使用 return 语句返回函数值，可以将函数作为一个值赋值给指定变量：

def return_sum(x,y):c = x + yreturn cres = return_sum(4,5)
print(res)

尝试一下

你也可以让函数返回空值：

def empty_return(x,y):c = x + yreturnres = empty_return(4,5)
print(res)

尝试一下

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可变参数列表

最后，一个较不常用的功能是可以让函数调用可变个数的参数。

这些参数被包装进一个元组(查看元组和序列)。

在这些可变个数的参数之前，可以有零到多个普通的参数:

def arithmetic_mean(*args):if len(args) == 0:return 0else:sum = 0for x in args:sum += xreturn sum/len(args)print(arithmetic_mean(45,32,89,78))
print(arithmetic_mean(8989.8,78787.78,3453,78778.73))
print(arithmetic_mean(45,32))
print(arithmetic_mean(45))
print(arithmetic_mean())

尝试一下

以上实例输出结果为：

61.0
42502.3275
38.5
45.0
0