python迭代函数记忆,python迭代算法举例

Python中的迭代器是什么

迭代器

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迭代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。

1.可迭代对象

以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

2.判断是否可以迭代

可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：

运行结果：

而生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。

Python的基础知识之迭代器

迭代：按照一定的顺序访问集合中的每一个元素，或者叫遍历（其他语言叫做遍历）；

可迭代对象（Iterable）：能被迭代的对象，或者说直接作用于for循环的对象，可以通过for..in来遍历的对象，比如数组（list）、元祖（tuple）字符串等；

迭代器（Iterator）：能作用于next() 函数，并不断返回下一个值的对象称为迭代器，是惰性计算的序列（很重要）

1、判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断

2、判断一个对象是否是迭代器Iterator对象

3、可迭代对象Iterable转化为迭代器对象Iterator

4、使用迭代器迭代

1、迭代器的特性

A.惰性计算数据，节省内存

B.能记录状态，并通过next()函数执行下一个状态

C.具有可迭代性

2、集合数据类型如list、dict、str、tuple等是可迭代对象Iterable但不是迭代器Iterator，不过可以通过iter()函数转化为一个Iterator对象

原因：Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。Iterator对象表示一个无限大的数据，集合是有限集合，假如被next()到最后就是没有返回直接carsh

3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一种特殊的迭代器；

如果想了解更多Python知识，请查看

Python的基础知识之生成器

Python的基础知识之装饰器

学无止境，学习Python的伙伴可以多多交流。

Python中的“迭代”详解

迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。

所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代。

接下来测试 Sentence 实例能否迭代

序列可以迭代的原因：

iter()

解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x)。

内置的 iter 函数有以下作用：

由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。

可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。

与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器。

下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了。

如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：

Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常。

标准的迭代器接口有两个方法：

__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。

__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中。

迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。

接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：

注意，不要在 Sentence 类中实现 __next__ 方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器。

为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。

所以总结下来就是：

实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类。

只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象。

生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致。

如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒。惰性，是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理。

目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符）。

re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。

标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。

第一组是用于过滤的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个布尔函数，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中。

以下为这些函数的演示：

第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果。

以下为这些函数的用法：

第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。

以下为演示：

第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象。

以下为演示：

第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列。

下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点。

参考教程：

《流畅的python》 P330 - 363

python生成器和迭代器的区别

迭代器和生成器都是Python中特有的概念，迭代器可以看作是一个特殊的对象，每次调用该对象时会返回自身的下一个元素，从实现上来看，一个可迭代的对象必须是定义了__iter__()方法的对象，而一个迭代器必须是定义了__iter__()方法和next()方法的对象。生成器的概念要比迭代器稍显复杂，因为生成器是能够返回一个迭代器的函数，其最大的作用是将输入对象返回为一个迭代器。Python中使用了迭代的概念，是因为当需要循环遍历一个较大的对象时，传统的内存载入方式会消耗大量的内存，不如需要时读取一个元素的方式更为经济快捷。

迭代器

迭代器（iterator）是一种对象，它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素，每个迭代器对象代表容器中的确定的地址。迭代器修改了常规指针的接口，所谓迭代器是一种概念上的抽象：那些行为上像迭代器的东西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力，它可以把抽象容器和通用算法有机的统一起来。

迭代器提供一些基本操作符：*、++、==、!=、=。这些操作和C/C++“操作array元素”时的指针接口一致。不同之处在于，迭代器是个所谓的复杂的指针，具有遍历复杂数据结构的能力。其下层运行机制取决于其所遍历的数据结构。因此，每一种容器型别都必须提供自己的迭代器。事实上每一种容器都将其迭代器以嵌套的方式定义于内部。因此各种迭代器的接口相同，型号却不同。这直接导出了泛型程序设计的概念：所有操作行为都使用相同接口，虽然它们的型别不同。

迭代器使开发人员能够在类或结构中支持foreach迭代，而不必整个实现IEnumerable或者IEnumerator接口。只需提供一个迭代器，即可遍历类中的数据结构。当编译器检测到迭代器时，将自动生成IEnumerable接口或者IEnumerator接口的Current，MoveNext和Dispose方法。

生成器

生成器是一次生成一个值的特殊类型函数。可以将其视为可恢复函数。调用该函数将返回一个可用于生成连续 x 值的生成器【Generator】

简单的说就是在函数的执行过程中，yield语句会把你需要的值返回给调用生成器的地方，然后退出函数，下一次调用生成器函数的时候又从上次中断的地方开始执行，而生成器内的所有变量参数都会被保存下来供下一次使用。

Python中迭代器和生成器的区别与联系

用代码说明下

def miter():

return list(range(10))

def myield():

for i in range(10):

yield i

print(miter())

print(myield())

输出是

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

generator object myield at 0x000002A0118740F8

不知道，你发现什么东西没？

迭代器，是直接返回我们要的数据，

那么假设，我现在要一亿条，是的。迭代器会一次性给你1亿条。

这个对内存是由比较大的消耗的。

那如果我们使用，生成器，你会发现

没有什么压力的，多少都可以给你。

因为，生成器的原理，就只是记录当前数据的位置，

然后你需要的时候给你返回下一条

这个也是为什么大家都喜欢用生成器的原因。

python中的迭代是什么意思？

数学上面的定义:迭代公式就是指用现在的值，代到一个公式里面，算出下一个值，再用下一个值代入公式，如此往复地代。比如:x=(x+2/x)/2 你随便拿一个x=10代入，得x=(10+2/10)/2=5.1，再代进去x=(5.1+2/5.1)/2=2.746，再代入得1.737，以此类推。

在python中，迭代式也可以是递归的调用，下面给你举个例子:

def f(n):

if n == 0 or n == 1 or n == 2: return 1

else: return f(n-1) + f(n-2)

这就是一个简单的第n项斐波那契数的求法，这里就用的是迭代式。另外的例子就是牛顿迭代法，采用逐次渐进的效果求出n的开方数，下面是例子:

def f(guess):

return guess ** 2

def fd(guess):

return 2 * guess

def SquareRootNR(x， epsilon):

guess = x / 2.0

diff = f(guess) - x

ctr = 1

while abs(diff) epsilon and ctr = 100:

guess = guess - diff / fd(guess)