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python 字典item与iteritems的区别详解

2023-07-26 17:27:03 159

综述迭代器

对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值）。但对于无法随机访问的数据结构（比如set）而言，迭代器是唯一的访问元素的方式。

另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等。

迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口，只要定义了iter()方法对象，就可以使用迭代器访问。

例如：

List=[1,2,3]
L=List.__iter__()
>>>L.next()
1
>>>L.next()
2
>>>L.next()
3

为什么使用迭代器

foriinrange(1000):pass
foriinxrange(1000):pass

前一个返回1000个元素的列表，而后一个在每次迭代中返回一个元素，因此可以使用迭代器来解决复用可占空间的问题

classFab(object):
def__init__(self,max):
self.max=max
self.n,self.a,self.b=0,0,1

def__iter__(self):
returnself

defnext(self):
ifself.n
Fab类通过next()不断返回数列的下一个数，内存占用始终为常数
示例代码2
deffab(max):
n,a,b=0,0,1
whilen
简单地讲，yield的作用就是把一个函数变成一个generator，带有yield的函数不再是一个普通函数，Python解释器会将其视为一个generator，调用fab(5)不会执行fab函数，而是返回一个iterable对象！
在for循环执行时，每次循环都会执行fab函数内部的代码，执行到yieldb时，fab函数就返回一个迭代值，下次迭代时，代码从yieldb的下一条语句继续执行，而函数的本地变量看起来和上次中断执行前是完全一样的，于是函数继续执行，直到再次遇到yield。
看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被yield中断了数次，每次中断都会通过yield返回当前的迭代值。
以上这篇python字典item与iteritems的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。

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