15.python的for循环与迭代器、生成器，,　　在前面学习讲完w

15.python的for循环与迭代器、生成器，,　　在前面学习讲完w

　　在前面学习讲完while循环之后，现在终于要将for循环这个坑填上了。之所以拖到现在是因为for循环对前面讲过的序列、字典、集合都是有效的，讲完前面的内容再来讲for循环会更加容易上手。

　　首先，for循环和while循环一样，都是在满足一定条件的时候对其内层的代码进行循环执行。不同的是，while循环判断的是条件，而for判断的是迭代对象。

　　我们先来看for循环的代码：

a = (1, 2, 3, 4, 5)for x in a:    print x

　　我们以序列中的元祖为例，发现其输出了这些，那么这段代码的逻辑是怎么样的？为了方便大家理解，我画了这样一个图：

　　我写了一个收租的小故事，方便大家理解。不知道为什么写的时候感觉眼角有点湿润。

　　for循环其实就是不断的去可迭代对象中拿去元素，而可迭代对象在每次迭代的时候都会把指针下移一格，也就是下次再来拿的时候，拿的是下一个。而这是因为可迭代对象有这样行为，才称其为可迭代。

　　这个时候我又要问一个问题，在迭代循环结束以后，x的值是否还存在？

　　当然还在，都说了作用域是函数的东西，迭代循环并不是函数。按照for循环的思路，x的值是不断更新的，所以在循环结束的时候，x应该等于最后一次迭代的值。以这里为例，x在循环结束的时候，其值应该为5。即x=5。

a = (1, 2, 3, 4, 5)for x in a:    print xprint ‘----‘,xprint a

　　另外，虽说交租是交了出去自己没有了，但是迭代循环并不会改变a本身，也就是相当于借给别人看一眼，东西还是自己的。

　　当然现实中没有这样的福利就是了。

　　序列的迭代都和上面的一样，其都是按照索引的顺序依次给出。而字典和集合都是无序的，所以循环得到的顺序和我们代码写的顺序是不同的。但是我在字典篇中说过，字典的无序体现在其保存上，也就是一旦保存以后，其顺序虽然和我们代码写的顺序不同，但也不会每次循环得到的顺序都不同。如果每次循环得到的顺序都不同那要多大工程，浪费多少计算资源，这显然不符合python化繁为简的哲学。

　　另外，这里提醒一句，字典循环得到的键，而集合没有键的概念，所以得到的元素。

1.迭代器和生成器

　　你可能会看到这样的写法：

for x in range(1,5):    print x

　　range()是什么鬼，我们先进交换模式看一下先：

　　直接返回了一个列表，也就是这个函数是快速生产列表的咯，for循环就相当于迭代了列表了咯，这就好理解了。

　　还可能会有这个写法：

for x in xrange(1,5):    print x

　　xrange()又是什么鬼？

　　返回了自己。

　　好吧，这里解释一下，什么是迭代器和生成器了。

1.迭代器

　　迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。

　　而在for循环中，会自动调用iter()将我们要迭代的对象转化为可迭代对象，每次循环都会调用.next() 方法获取新元素，当引发StopIteration错误的时候自动退出循环，这就for循环的内部操作。

　　常用的数据类型，如：str、tuple、list、dict、set，都能进行迭代循环，因为其内部都有相应的方法，如list中的：

　　所以我们自己也可以创建一个可迭代的类:

class Text():    def __init__(self,list_input):  #初始化函数        self.list = list_input        self.i = 0    def __iter__(self):        return self    def next(self):        if self.i == len(self.list):    #如果索引到了最后，说明迭代完毕            self.i = 0  #将索引归0            raise StopIteration     #触发错误        #如果索引没到最后        self.i += 1 #索引先后移一位        return self.list[self.i - 1]    #取出前一位的值

a = Text([1,2,3])for x in a:    print x

　　这就是迭代器了。

2.生成器

　　xrange()就是生成器。

　　所谓的生成器就是每次调用的时候返回一个对象，而不是一次性在内存中创建，从而达到节约内存的作用。

　　而生成器靠yield关键字实现，生成器的编写类似于函数，只不过将函数的return改成了yield：

def scq():    yield 1    yield 2    yield 3a = scq()print a.next()print a.next()print a.next()

　　每次调用a.next()的时候得到的都是不同的值。

　　当然我们也可以像函数一样处理它：

　　总之，yield的核心在于冻结函数，一旦遇到，冻结这个函数；而return在于结束函数，一旦遇到，返回结果，函数整个退出，下次调用时重新开始执行。

　　当然，到了最后一个的时候也会触发错误：

　　可以看出，生成器是每次调用的时候生成一个对象，所以生成器比迭代器更节约内存，但也更耗费cpu，因为代码需要运算。不过一般情况下，使用生成器会有更高的效率。

　　最后补充range和xrange两个函数的用法：

　　range和xrange都接受三个参数：

　　其中start和stop表示开始和结束，同样不包括结束的那个值，后面的只是个分界线而已。当只给一个参数的时候，默认从0开始，即start=0。

　　而step表示步长，和序列中的一样，表示走几步执行生成一次。

　　暂时先写这么多，后面有什么错误和补充的会继续完善。

　　参考和转载的文献：戳这里

15.python的for循环与迭代器、生成器