迭代器是一种可以遍历集合对象的数据结构。在 Python 中，迭代器提供了一种访问集合元素的方式，而无需暴露其底层表示。迭代器对象实现了 __iter__() 和 __next__() 方法。
创建迭代器
要创建一个迭代器，需要实现 __iter__() 和 __next__() 方法。__iter__() 方法返回迭代器对象本身，而 __next__() 方法会返回容器中的下一个值。如果容器中没有更多元素，则会引发 StopIteration 异常。
-- -------------------- ---- -------
----- -----------
--- -------------- -----
-------- - ---
------------ - -
--- ---------------
------ ----
--- ---------------
-- ------------ - ---------
----- - ------------
------------ -- -
------ -----
-----
----- -------------
------- - -------------
--- - -- --------
--------使用内置的迭代器
Python 内置了许多可迭代的对象，例如列表、元组、字典、集合等。这些可迭代对象都支持迭代协议，可以通过内置的 iter() 函数获取它们的迭代器。
列表迭代
列表是一个常见的可迭代对象。可以通过 for 循环遍历列表中的元素。
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
for item in my_list:
print(item)字典迭代
字典是一个键值对的集合。可以通过 for 循环遍历字典的键或值。
-- -------------------- ---- -------
------- - -------- -------- ------ ---
--- --- -- --------
----------
--- ----- -- -----------------
------------
--- ---- ----- -- ----------------
-------------- ---------集合迭代
集合是一个无序且不重复的元素集合。可以通过 for 循环遍历集合中的元素。
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
for item in my_set:
print(item)生成器
生成器是一种特殊的迭代器，使用 yield 关键字来返回数据。生成器函数在每次调用 next() 时会从上次停止的地方继续执行，而不是从头开始。
基本生成器
生成器函数通过 yield 关键字返回值，每次调用生成器函数都会生成一个新的生成器对象。
-- -------------------- ---- -------
--- -------------------
----- -
----- -
----- -
--- - ------------------
---------------- - --- -
---------------- - --- -
---------------- - --- -带状态的生成器
生成器可以在函数体内保持状态，并在每次调用时继续执行。
-- -------------------- ---- -------
--- -----------------
----- - -
----- ----- -- ----
----- -----
----- -- -
------- - --------------
--- ------ -- --------
-------------生成器表达式
生成器表达式类似于列表推导式，但使用圆括号 () 而不是方括号 []。生成器表达式会按需生成元素，而不是一次性生成所有元素。
squares = (x * x for x in range(10))
for square in squares:
print(square)生成器方法
生成器对象还具有一些方法，如 send()、throw() 和 close()，可以用来控制生成器的执行。
send() 方法
send() 方法允许向生成器发送值，并将该值作为 yield 表达式的返回值。
def echo_value():
while True:
value = yield
print(f"Received: {value}")
generator = echo_value()
next(generator) # 启动生成器
generator.send("Hello") # 输出: Received: Hellothrow() 方法
throw() 方法允许在生成器内部引发异常。
-- -------------------- ---- -------
--- ---------------------------
----
----- -------
----- --------
------ -----------
----- ---------- --------
--- - --------------------------
---------------- - --- -----
---------------------------- - --- --------- -------close() 方法
close() 方法允许停止生成器的执行。
-- -------------------- ---- -------
--- -----------------------
----
----- -----
----- ------------
------ --------------
---------------- --------
--- - ----------------------
--------- - --- ----------
----------- - --- --------- ------迭代器和生成器的应用
迭代器和生成器在处理大数据集和无限序列时非常有用。它们允许程序逐个处理元素，而不必一次性加载整个数据集到内存中。
处理大数据集
在处理大量数据时，可以使用生成器来避免内存不足的问题。
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
yield line
for line in read_large_file('large_file.txt'):
process(line)无限序列
生成器还可以用于创建无限序列，只要在适当的时候停止生成即可。
-- -------------------- ---- -------
--- --------------------
--- - -
----- -----
----- ---
--- -- -
------- - -------------------
--- - -- ----------
--------------------通过上述内容，我们了解了迭代器和生成器的基本概念和应用。这些工具为处理复杂的数据集和实现高效的代码提供了强大的支持。