迭代器 & 生成器

时间:2021-6-9 作者:qvyue

微信公众号搜索【程序媛小庄】,关注半路出家的程序媛如何靠python开发养家糊口~

前言

字符串、列表、元组、字典、集合都属于可迭代对象,本文将会介绍什么是可迭代对象,擦亮blingbling的大眼睛一起来看吧!

迭代器对象

迭代器是用来迭代取值的工具,迭代是一个重复的过程,但是每次重复都是基于上一次的结果继续的,单纯的重复不是迭代,如下述代码:

while True:
    info = input('your name>>>')
    print(info)

下述代码属于迭代过程,不仅重复循环,每次重复index都是基于上次的结果:

best_language = ['python', 'java', 'c']

index =  0
while index 

上述方法是根据索引来取值的,也可以称为迭代取值,但是对于没有索引的数据类型比如字典,如何取值呢?所以python解释器必须提供一种不依赖索引取值的方式,这种方式就是迭代器。

而要想知道什么是迭代器需要先知道什么是可迭代对象,一起来看看吧!

可迭代对象(iterable)

在前面介绍数据类型的时候说到可迭代对象是这样定义的 – 能够被for循环的对象就是可迭代对象,可迭代对象有字符串、列表、元组、字典、集合、打开的文件等,其实可迭代对象有更具体的定义方式 – 但凡内置方法中有__iter__方法的对象就是可迭代对象。

# 文件对象属于可迭代对象
with open(r'F:FullStackPython_basedinfo') as f:
    f.__iter__()

调用可迭代对象中的__iter__方法返回的结果就是一个迭代器对象,迭代器对象也有更加具体的定义方式 – 但凡内置方法中有__iter____next__方法的对象就是迭代器对象。。

比如打开的文件本身就是一个迭代器对象,执行迭代器对象的__iter__方法得到的仍然是迭代器对象,执行迭代器对象的__next__方法就会得到迭代器对象中的下一个值。

执行迭代器对象的__next__方法时,当迭代器中的值被取完就会抛出StopIteration的异常,迭代器可以理解为一只会下蛋的母鸡,假设这只母鸡一辈子只能下3个鸡蛋,那么下完这三个蛋之后,母鸡就会死翘翘~无法继续下蛋。

>>> list1 = [1, 2, 3]
>>> iterator = list1.__iter__()  # 等价于 iterator = iter(list1)
>>> iterator.__next__()   # 等价于 next(iterator)
1
>>> iterator.__next__()
2
>>> iterator.__next__()
3
>>> iterator.__next__()  
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in  StopIteration 

可以用循环实现上面重复的输出:异常处理(后面文章会详细介绍),当出现异常的时候会终止循环,不会报错。

list1 = [1, 2, 3]
iterator = list1.__iter__()
while True:
    try:  # try except是捕捉异常的语法
        print(iterator.__next__())
    except StopIteration:
        break

# 再次对迭代器进行循环取值
while True:
    try:
        print(iterator.__next__())  # 这里是取不到值的
    except StopIteration:
        break

这里会产生一个问题,再次对迭代器进行循环取值的时候,已经无法取到迭代器的值了,原因就是相当于迭代器这只母鸡下完蛋之后就死掉了,再让它下蛋你觉得可能吗?如果还想要在这个迭代器中取值,解决办法只能再造一个迭代器。

迭代器的优缺点

优点:

1.为序列和非序列数据类型提供了一种统一的迭代取值方式

2.迭代器对象表示的是一个数据流,可以只在需要时才去调用next来计算出一个值,就迭代器本身来说,同一时刻在内存中只有一个值,因而可以存放无限大的数据流,而对于其他容器类型,如列表,需要把所有的元素都存放于内存中,受内存大小的限制,可以存放的值的个数是有限的。

缺点:

1.只能取下一个值,不能回到开始,更像是‘一次性的’,迭代器产生后的唯一目标就是重复执行next方法直到值取尽,否则就会停留在某个位置,等待下一次调用next;

2.若是要再次迭代同个对象,你只能重新调用__iter__方法去创建一个新的迭代器对象,如果有两个或者多个循环使用同一个迭代器,必然只会有一个循环能取到值。

for循环原理

for循环的对象一定是可迭代对象,因此for循环也被称为迭代器循环,for循环的原理就是基于迭代器的。

首先,将for循环将可迭代对象通过调用__iter___方法转换成迭代器对象;

然后,调用迭代器对象的内置方法__next__获取迭代器中的下一个值;

最后,循环上一步,直到迭代器的值取尽后捕捉异常,终止循环。

list1 = [1, 2, 3]
iterator = list1.__iter__()
while True:
    try:
        print(iterator.__next__())
    except StopIteration:
        break

生成器 & yield

函数用return关键字来返回值,将函数体代码中的return关键字替换成yield关键字,再调用函数,不会执行函数体代码,得到的返回值就是一个生成器对象。

得到的生成器(generator)对象有内置方法__iter____next__,因此生成器本身就是自定义的迭代器。

# 自定义一个可以产生很多数字的生成器,就像range一样
def my_range(start, stop, step=1):
    while start 
print(res.__iter__())  # 
print(res.__next__())  # 1

既然生成器属于迭代器,那么一定可以使用for循环对生成器进行迭代取值:

for i in my_range(1, 10, 2):
    print(i)

将函数体代码中的return关键字替换成yield关键字,就有了自定义迭代器的实现方式,yield不同于return,函数一旦遇到return就结束了,但是yield可以保存函数的运行状态,用来返回多次值。

三元表达式

需要补充一个知识点 – 三元表达式,它是对分支结构的一种简化,举例如下:

def func(x,y):
    if x > y:
        return x
    else:
        return y

res = func(1,2)
print(res)

上述代码中的分支结构就可以使用三元表达式进行简化,三元表达式的语法结构如下:

res = 条件成立返回的值 if 条件 else 条件不成立返回的值

三元表达式是python提供的一种简化代码的方案。因此上述代码可以简化为:

def func(x, y):
    res = x if x > y else y
    return res

生成式

生成式和三元表达式一样是python提供的一种简化代码的方案,可以用来快速生成列表、字典、生成器,生成式有下面几种:

列表生成式

列表生成式可以快速生成一个列表,语法如下:

list1 = [i for i in iterable if condition]  # if语句可有可无,根据实际场景
相当于:
list1 = []
for i in iterable:
    if condition:
        list1.append(i)

比如针对下面的需求,可以使用列表生成式一行解决:

# 将下述列表中的元素全部变成大写
l = ['python', 'java', 'go']
# 方式一:
new_list = []
for i in l:
    new_list.append(i.upper())
    
# 方式二:使用列表生成式可以一行解决
new_list = [i.upper() for i in l]
print(new_list)  # ['PYTHON', 'JAVA', 'GO']

字典生成式

字典生成式可以快速初始化一个字典:

key = {'1','2','3'}
dic = {i:None for i in key}
print(dic)
# 结果如下
{'3': None, '2': None, '1': None}

生成器生成式

创建一个生成器可以使用带有yield关键字的函数,另一种就是使用生成器生成式,生成器生成式与列表生成式的语法格式相同,只需要将[]替换成().

注意,对比列表生成式返回的是一个列表,生成器表达式返回的是一个生成器对象。优点自然是节省内存,一次只产生一个值存在内存中。

>>> [i for i in range(4)]
[0, 1, 2, 3]
>>> (i for i in range(4))
 at 0x0000026E4194BD60>
声明:本文内容由互联网用户自发贡献自行上传,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容,欢迎发送邮件至:qvyue@qq.com 进行举报,并提供相关证据,工作人员会在5个工作日内联系你,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。