迭代器
1.什么是迭代器(iter)
- 迭代器是容器型数据类型
- 创建迭代器:
- 将其他序列转换成迭代器
- 创建生成器
- 特点:
- 打印不能查看到迭代器中的元素
- 不能通过len()获取迭代器中元素的个数
- 如果要使用元素必须将元素从迭代器中取出来,而且取出来以后就无法放回
i1 = iter('abc')
print(i1)
i2 = iter([10, 20, 30, 40])
print(i2)
2.获取元素
获取单个元素:next(迭代器)
i1 = iter('abc')
print(next(i1))
print(next(i1))
print(next(i1))
重要结论:不管用任何方式获取到了迭代器中的元素,那么被取到的元素一定会从迭代器中消失
i2 = iter([10, 20, 30, 40])
print(next(i2))
print(next(i2))
i3 = iter((10, 'abc', 20, False))
for i in i3:
print(i3)
print(list(i3))
生成器
1.什么是生成器(generator)
生成器是一种容器,也是一种特殊的迭代器(具备迭代器的特点)
2.怎么创建生成器
调用带有yield的关键字的函数就可以得到一个生成器
调用普通函数会执行函数体并且获取函数返回值(函数调用表达式的值就是函数的返回值)
如果被调用的函数中有yield,那么调用函数的时候不会执行函数体,也并不会获取函数返回值(函数调用表达式的值是一个生成器对象)
def func1():
print('函数')
yield
return 100
print(func1())
3.控制生成器元素的个数和元素的值
调用函数创建的生成器中有多少个元素,每个元素时什么,有执行完函数体会遇到几次yield以及每次遇到yield的时候后边的数据决定
def func2():
yield 100
yield 200
yield 300
if False:
yield 400
for i in range(3):
yield 100+i
gen1 = func2()
print(gen1)
print(list(gen1))
练习:创建一个生成器,可以创建的数据是:‘python001’、‘python002’、…’python100’
def create_study_id(subject):
for i in range(1, 101):
yield f'{subject}{i:0>3}'
gen1 = create_study_id('python')
print(next(gen1))
print(next(gen1))
gen2 = create_study_id('java')
print(next(gen2))
print(next(gen2))
def func3():
print('++++++')
print('------')
print('======')
yield
gen3 = func3()
print(gen3)
def func4():
yield 111
yield 222
yield 333
print(next(func4()))
print(next(func4()))
gen = func4()
print(next(gen))
print(next(gen))
练习:写一个创建一幅扑克牌的生成器
def get_poker():
nums = [str(i) for i in range(2, 11) + list('JQKA')]
colors = ['红心', '黑桃', '梅花', '方块']
for num in nums:
for color in colors:
yield color + num
yield 'joker'
yield 'JOKER'
gen1 = get_poker()
pokers = list(gen1)
print(pokers)
洗牌
from random import shuffle, chioce, chioces
shuffle(pokers)
print(pokers)
随机选择
print(chioces(pokers, k=3))
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