python生成器&迭代器
列表生成式
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 里每个值都加一
普通做法
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]for index,i in enumerate(a): a[index] +=1print(a)
列表生成做法
a = [i+1 for i in range(10)] #列表生成式print(a)
a = [i+1 for i in range(10)] 就是一个列表生成式
生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含50万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
L = [x * x for x in range(10)]print(L) #[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
g = (x * x for x in range(10))print(g) #<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>print(next(g))print(next(g))
创建L和g的区别仅在于最外层的[]和(),L是一个list,而g是一个generator。
我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?
如果要一个一个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值。
generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g的下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。
当然,上面这种不断调用next(g)实在是太变态了,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
g = (x * x for x in range(10))for n in g: print(n)
所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代它,并且不需要关心StopIteration的错误。
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
def fib(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return 'done'
注意,赋值语句:a, b = b, a + b相当于:
t = (b, a + b) # t是一个tuplea = t[0]b = t[1]
仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print(b)改为yield b就可以了:
def fib(max): n,a,b = 0,0,1 while n < max: #print(b) yield b a,b = b,a+b n += 1 return 'done'
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator。
这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
data = fib(10)print(data)print(data.__next__())print(data.__next__())print("干点别的事")print(data.__next__())print(data.__next__())print(data.__next__())print(data.__next__())print(data.__next__())#输出<generator object fib at 0x101be02b0>11干点别的事235813
同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:
for n in fib(6): print(n)
迭代器
我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等;
一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。
这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象:
from collections import Iterableisinstance([], Iterable)Trueisinstance({}, Iterable)Trueisinstance('abc', Iterable)Trueisinstance((x for x in range(10)), Iterable)Trueisinstance(100, Iterable)False
而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
*可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:
from collections import Iteratorisinstance((x for x in range(10)), Iterator)True
生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable,却不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:
isinstance(iter([]), Iterator)Trueisinstance(iter('abc'), Iterator)True
你可能会问,为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?
这是因为Python的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。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
python生成器&迭代器的更多相关文章
- python 生成器 迭代器
阅读目录 一 递归和迭代 二 什么是迭代器协议 三 python中强大的for循环机制 四 为何要有for循环 五 生成器初探 六 生成器函数 七 生成器表达式和列表解析 八 生成器总结 一 递归和迭 ...
- day6学python 生成器迭代器+压缩文件
生成器迭代器+压缩文件 readme的规范 1软件定位,软件的基本功能2运行代码的方法:安装环境,启动命令3简要的使用说明4代码目录结构说明,更详细点可以说明软件的基本原理5常见问题说明 ====== ...
- Python 生成器, 迭代器, 可迭代对象的区别
1.可迭代对象 在python中, 一切皆对象, 但凡是可以用for循环进行遍历取值的对象都可以称之为可迭代对象, 可迭代对象在程序的一个执行周期中,可以无限轮次的进行循环遍历 2.迭代器 a.一个可 ...
- python 生成器 迭代器 yiled
文章来源:http://python.jobbole.com/81911/ https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449 ...
- python 生成器&迭代器
列表生成式 要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]>>> [x * x for x in range(1, 11)]for循环后面还可以加上if判断>&g ...
- Python 生成器 (generator) & 迭代器 (iterator)
python 生成器 & 迭代器 生成器 (generator) 列表生成式 列表生成式用来生成一个列表,虽然写的是表达式,但是储存的是计算出来的结果,因此生成的列表受到内存大小的限制 示例: ...
- python高级之生成器&迭代器
python高级之生成器&迭代器 本机内容 概念梳理 容器 可迭代对象 迭代器 for循环内部实现 生成器 1.概念梳理 容器(container):多个元素组织在一起的数据结构 可迭代对象( ...
- Python之迭代器和生成器
Python 迭代器和生成器 迭代器 Python中的迭代器为类序列对象(sequence-like objects)提供了一个类序列的接口,迭代器不仅可以对序列对象(string.list.tupl ...
- Python自动化 【第四篇】:Python基础-装饰器 生成器 迭代器 Json & pickle
目录: 装饰器 生成器 迭代器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 1. Python装饰器 装饰器:本质是函数,(功能是装饰其它函数)就是为其他函数添加附加功能 原则: ...
随机推荐
- linux 单机跨进程通信
一般来说通过网络通信(比如tcp,udp)或者共享内存的方式肯定可以实现跨进程通信,但现在这里要说的是比较偏但实用的几个方法:利用unix域通信(普通网络连接),利用unix域通信(socketpai ...
- css之定位学习
如需转载烦请注明出处: 英文原文:http://www.vanseodesign.com/css/css-positioning/ 中文译文:http://www.w3cplus.com/blog/p ...
- Jquery判断其中任意一个文本框的值是否被修改
<!doctype html><html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- win10 在当前目录下 打开cmd
windows7 : 按住 shift 键 , 右键 就有该选项. windows10 : 运行下面的 注册表文件: 该注册表文件内容如下: Windows Registry Editor Versi ...
- Atitit hre框架v5 新特性 HREv5
Atitit hre框架v5 新特性 HREv5 1. V5新特性 apiurl2="/wrmiServlet";1 2. V1 新特性1 3. V2 新特性 添加php版1 ...
- atitit.跨语言实现备份mysql数据库 为sql文件特性 api 兼容性java c#.net php js
atitit.跨语言实现备份mysql数据库 为sql文件特性 api 兼容性java c#.net php js 1. 两个方法:: bat vs mysqldump(推荐) vs lang ...
- Emmet:HTML/CSS编写插件
http://www.iteye.com/news/27580 用法: http://docs.emmet.io/cheat-sheet/ sublime 2 添加:1. Ctrl+Alt+p -&g ...
- js中级系列三:前端性能优化
原文链接:http://www.cnblogs.com/xxcanghai/p/5205998.html 链接:http://www.zhihu.com/question/21658448/answe ...
- MVC-Model
用模型取代字典理由: **使用字典的坏处 一般情况下,存入数据和取出数据都使用“字典类型的key”,编写这些key时,编译时不会有任何的友善提示,需要手敲,容易出错. dict[@“name”] = ...
- Java联网技术之一TCP socket
最近突然对java网络编程编程这一块非常感兴趣,于是找了很多资料,一点点的尝试,下面是自己的一点小见解,不喜勿喷,欢迎指正. 首先说说客户端和服务器端吧, 如果是网页的话,客户端通过网页的链接对服务器 ...