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。
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)
diff = f(guess) - x
ctr += 1。