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news 2025/8/5 12:03:27

中国最著名网站建设公司,企业宣传网站,做网站实习日志,网站怎么做直播迭代器 Python 迭代器是一种对象，它实现了迭代协议，包括 __iter__() 和 __next__() 方法。迭代器可以让你在数据集中逐个访问元素，而无需关心数据结构的底层实现。与列表或其他集合相比，迭代器可以节省内存，因…

迭代器

Python 迭代器是一种对象，它实现了迭代协议，包括 __iter__() 和 __next__() 方法。迭代器可以让你在数据集中逐个访问元素，而无需关心数据结构的底层实现。与列表或其他集合相比，迭代器可以节省内存，因为它们一次只生成一个元素。

迭代器的基本特点

懒加载：迭代器不会一次性将所有数据加载到内存中，而是根据需要生成元素。
状态保持：迭代器在迭代过程中会保持其状态，可以从上次停止的地方继续迭代。
可以遍历：迭代器是可遍历的，可以使用 for 循环等结构来进行遍历。

下面的代码可以看出迭代器在节省内存方面的作用。

import sys
import random# 生成 1-100的随机数的集合，共1000个元素
numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(1000)]
iterator = iter(numbers)# 打印对象的内存大小
print(sys.getsizeof(numbers))   # 9016
print(sys.getsizeof(iterator))  # 48

迭代器的经典demo：

# 创建一个简单的迭代器
class MyIterator:def __init__(self, limit):self.limit = limitself.current = 0def __iter__(self):return selfdef __next__(self):if self.current < self.limit:self.current += 1return self.currentelse:raise StopIteration# 使用迭代器
for num in MyIterator(5):print(num)

迭代器在读取大文件的经典应用：

with open('users.csv', 'r') as file:for line in file:print(line.strip())

逐行读取文件内容，而不需要将整个文件加载到内存中。这种方法节省了内存资源，特别是在处理非常大的文件时。

生成器

生成器是一种特殊类型的迭代器，它允许你在函数中暂停执行并在以后继续。

使用 `yield` 的基本概念

生成器函数：当一个函数包含yield语句时，它不再是一个普通的函数，而是一个生成器函数。当调用这个函数时，它不会立即执行，而是返回一个生成器对象。
状态保留：每次调用生成器的__next__()方法（或者使用next()函数）时，生成器函数会从上次执行的位置继续执行，直到遇到下一个yield语句。在此时，函数的执行状态（包括局部变量）会被保留。
迭代：生成器可以被用于迭代，像普通的列表或其他可迭代对象一样。使用for循环可以逐个获取生成器产生的值。

# 定义一个生成器函数
def read_users():with open('users.csv', 'r') as file:for line in file:yield line.strip()r1 = read_users()  # 定义一个生成器对象
r2 = read_users()  # 定义另一个生成器对象
print(next(r1))
print(next(r1))
print(next(r1))
print(next(r1))
print(next(r2))
print(next(r2))
print(next(r2))
print(next(r2))

局部变量保留的demo

list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']def iterator():i = 0for x in list1:yield do_something(i, x)i += 1def do_something(i, x):print(i, x)r1 = iterator()  # 定义一个生成器对象
r2 = iterator()  # 定义另一个生成器对象
next(r1)
next(r1)
next(r1)
next(r1)
next(r2)
next(r2)
next(r2)
next(r2)
next(r2)
运行结果：
0 a
1 b
2 c
3 d
0 a
1 b
2 c
3 d
4 e

更深入理解yield的“暂停”

函数每次遇到yield就暂停，它并不在意yield时来自于循环、迭代或者是在函数体内重复定义的，这意味着一个函数中可以有不止一个yield，并且每次运行到yield时，函数就暂停运行，并保存中间结果和变量，直到下一次next()后继续运行。

list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']def iterator():for x in list1:yield print(x)yield print(x)yield print(x)yield print(x)r1 = iterator()  # 定义一个生成器对象
next(r1)
next(r1)
next(r1)
next(r1)
next(r1)
next(r1)# 运行结果：
# a
# a
# a
# a
# b
# b

可以将yield理解为一个中断标志

可以将yield理解为一个中断标志，当生成器遇到 yield 语句时，它会暂停执行，并返回 yield 后面跟随的值或者函数。如果yield后面没有跟随内容，那么它就仅仅是一次暂停标志而已。

list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']def iterator():i = 0for x in list1:print('loop', i)yieldi += 1print(x)r1 = iterator()  # 定义一个生成器对象
next(r1)
next(r1)
next(r1)
# 执行结果：
# loop 0
# a
# loop 1
# b
# loop 2

yield的灵活运用

既然函数每次遇到yield就暂停，它并不在意yield时来自于循环、迭代或者是在函数体内重复定义的，而且可以将yield理解为一个中断标志，那么我们也就可以生成一个不循环的函数，通过yield达到步进执行的效果。

list1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']def iterator():i = 0print('breakpoint', i)yieldi += 1print('breakpoint', i)yieldi += 1print('breakpoint', i)yieldi += 1print('breakpoint', i)yieldi += 1print('breakpoint', i)r1 = iterator()  # 定义一个生成器对象
next(r1)
next(r1)
next(r1)
# 执行结果：
# breakpoint 0
# breakpoint 1
# breakpoint 2

注意可暂停和可迭代次数

要保证调用的次数不要大于可迭代次数或者可暂停次数，否则就会报错。

def iterator():i = 0print('breakpoint', i)i += 1yieldprint('breakpoint', i)i += 1yieldr1 = iterator()  # 定义一个生成器对象
next(r1)
next(r1)
next(r1)

上面的例子，定义了两个yield，但是next（）调用了三次，所以出错。

list1 = [1, 2, 3]def iterator():for i in list1:  # 遍历列表yield print(i)r1 = iterator()  # 定义一个生成器对象
next(r1)
next(r1)
next(r1)
next(r1)

这个，由于调用次数大于了列表的元素数量，也会出错。

采取措施，避免程序崩溃

1、使用try

def iterator():i = 0print('breakpoint', i)i += 1yieldprint('breakpoint', i)i += 1yieldr1 = iterator()  # 定义一个生成器对象def next_do():try:next(r1)except StopIteration:print("No more items to yield")next_do()
next_do()
next_do()
next_do()

list1 = [1, 2, 3]def iterator():for i in list1:  # 遍历列表yield print(i)r1 = iterator()  # 定义一个生成器对象def next_do():try:next(r1)except StopIteration:print("No more items to yield")next_do()
next_do()
next_do()
next_do()
next_do()# 运行结果：
# 1
# 2
# 3
# No more items to yield
# No more items to yield

2、指定next()的默认返回值参数，如果指定了该参数，并且迭代器没有更多的值可返回，则返回该参数的值，而不是引发 StopIteration 异常。

def iterator():i = 0print('breakpoint', i)i += 1yieldprint('breakpoint', i)i += 1yielddef next_do():if next(r1, 'END'):  # 指定next()的默认返回值，可以是任意非None值print('No more items to yield')r1 = iterator()  # 定义一个生成器对象next_do()
next_do()
next_do()
next_do()
next_do()# 运行结果：
# breakpoint 0
# breakpoint 1
# No more items to yield
# No more items to yield
# No more items to yield

send()的用法

def generator_with_send():received = yield  # yield 语句会暂停生成器，等待 send() 方法的调用并返回 yield 语句后面的值yield received  # 输出接收到的值gen = generator_with_send()next(gen)  # 启动生成器
print(gen.send('this is send1'))  # 通过 send() 方法向生成器发送数据

多次发送

def generator_with_send():received = yield  # 第一次调用 `send` 时暂停在此处yield received  # 输出第一次接收到的值received = yield  # 再次暂停，准备接收下一个值yield received  # 输出第二次接收到的值received = yield  # 再次暂停，准备接收下一个值yield received  # 输出第三次接收到的值gen = generator_with_send()next(gen)  # 启动生成器
print(gen.send('this is send1'))  # 发送数据
next(gen)  # 继续执行，准备接收下一个值
print(gen.send('this is send2'))  # 发送数据
next(gen)  # 继续执行，准备接收下一个值
print(gen.send('this is send3'))  # 发送数据# 输出结果为：
# this is send1
# this is send2
# this is send3

OR:

def generator_with_send():received = yield  # 第一次调用 `send` 时暂停在此处received = yield received  # 每次重新接收 send() 发送的值received = yield received  # 每次重新接收 send() 发送的值received = yield received  # 每次重新接收 send() 发送的值gen = generator_with_send()next(gen)  # 启动生成器
print(gen.send('this is send1'))  # 第一次发送 'this is send1'
print(gen.send('this is send2'))  # 第二次发送 'this is send2'
print(gen.send('this is send3'))  # 第三次发送 'this is send3'

OR:

def generator_with_send():received = yield  # 第一次调用 `send` 时暂停在此处while True:received = yield received  # 每次重新接收 send() 发送的值gen = generator_with_send()next(gen)  # 启动生成器
print(gen.send('this is send1'))  # 第一次发送 'this is send1'
print(gen.send('this is send2'))  # 第二次发送 'this is send2'
print(gen.send('this is send3'))  # 第三次发送 'this is send3'

close()的用法

close()方法用于关闭生成器，关闭后，如果尝试迭代或恢复执行生成器，会引发 StopIteration 异常。
在生成器中，close() 方法会触发 GeneratorExit 异常，通过捕捉这个异常，在生成器中进行必要的清理工作（比如释放资源、关闭文件等）。

def my_generator():try:while True:value = yieldprint(f"Received: {value}")except GeneratorExit:print("Generator is being closed.")gen = my_generator()# 启动生成器
next(gen)# 发送一些值
gen.send('Hello')
gen.send('World')# 关闭生成器
gen.close()# 再次尝试发送值会引发 StopIteration 异常
try:gen.send('This will not work')
except StopIteration:print("Generator is closed and cannot receive values.")