python 推导式和迭代器、生成器
1、常用推导式
- 推导式是从一个或者多个迭代器快速简洁创建数据结构的一种方法。
1.1 _ 列表推导式
- 最简单的形式: [exprssion for item in iterable]
- 示例: number_list = [x for x in range(,)]
- 示例: number_list = [x for x in range(,)]
- 加上条件表达式的形式: [exprsssion for item in iterable if condition]
- 示例: a_list = [x for x in range(,) if x % ==]
- 多个for的嵌套表达式: [(x,y) for x in x_list for y in y_list] 生成一个x,y的元组的列表。
1.2 _ 字典推导式
- 最简单的形式: {key_expression:value_expression for expression in iterable}
- 示例: word = 'letter',let_dict = {let:word.count(let) for let in word}
- 上一例子有字母出现两次,浪费时间用set来改善
let_dict = {let:word.count(let) for let in set(word)}
- 示例: word = 'letter',let_dict = {let:word.count(let) for let in word}
1.3 _ 集合推导式
- 与列表和字典相似:
{expression for expression in iterable}
1.4 _ 生成器推导式
- 元组没有推导式,它的圆括号是用来坐生成器推导式
t_generotor = (x for x in range(1,8))
- 生成器可以转化成列表推导式 t_list = list(t_generotor)
- 一个生成器只能运行一次,运行完就没有了。列表、集合字符串和字典都是存储在内存中,但是生成器仅在运行中产生值,不会被存储下来,所以不能重新使用或者备份一个生成器。
2、生成器
- 生成器是用来创建一个python序列的一个对象。使用它可以迭代庞大序列,且不需要在内存创建和存储整个序列。
- 每次迭代生成器时,它会记录上一次调用的位置,并且返回下一个值。这一点和普通的函数是不一样的,一般函数都不会记录上一次调用,而且都会在函数的第一行开始执行。
创建一个比较大序列,使用生成器推导式的代码会很长,可以写一个生成器函数。生成器函数和普通函数类似,但是它的返回值使用yield语句声明而不是return。
def my_range(first=0, last=10, step=1):
<ul><li>number = first</li>
<li>while number < last:</li>
<li>yield number</li>
<li>number+=step
my_range 返回的是一个生成器对象,可以使用这个生成器对象进行迭代: for x in my_range():print x
3、使用zip并行迭代
- 使用迭代的时候,可以通过zip()对多个序列进行并行迭代.
days= {'monday' , 'tuesday', 'wednesday'}</li>
<li>fruit= {'banana', 'orange', 'peach'}</li>
<li>dessert = {'misc', 'drink', 'ice', 'pudding'}</li>
<li>for day,fru,drink in zip(days,fruit,dessert):</li>
<li>print day,fru,drink
- zip()函数在最短序列用完就会停止,上述最长的列表后面的元素无法填充
- 配合ditc()函数和zip()函数的返回值可以得到一个字典.
dict(zip(list_1,list_2))
4、迭代器
- 4.1 迭代器规则
- 迭代的意思是重复做一些事很多次——就想循环中那样。
__iter__
的方法返回一个迭代器(iterator),所谓的迭代器就是具有next方法(这个方法在调用时不需要传递任何参数)。在调用next方法时,迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用,但迭代器没有值可以返回,就会引发一个stopIteration异常。[3.0中是__next__
]- 一个实现了
__iter__
方法的对象是可迭代的,一个实现了next方法的对象则是迭代器
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