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Python3.5迭代器與生成器用法實(shí)例分析

 更新時(shí)間:2019年04月30日 08:55:00   作者:loveliuzz  
這篇文章主要介紹了Python3.5迭代器與生成器用法,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python3.5列表生成式、生成器、迭代器等相關(guān)原理與用法,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python3.5迭代器與生成器用法。分享給大家供大家參考,具體如下:

1、列表生成式

通過列表生成式可以直接創(chuàng)建一個(gè)列表。代碼:a = [i*2 for i in range(10)]

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
#列表生成式
a = [i*2 for i in range(10)]
print(a)

運(yùn)行結(jié)果:

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

由于受內(nèi)存限制,列表容量肯定是有限的。創(chuàng)建一個(gè)包含100萬個(gè)元素的列表,不僅占用很大的存儲(chǔ)空間,若只訪問前面的幾個(gè)元素,后邊的絕大多數(shù)元素占用空間浪費(fèi)。

如果列表元素可以按照某種算法推算出來,那是否可以在循環(huán)過程中不斷推算后續(xù)的元素?這樣就不必創(chuàng)建完整的列表list,從而節(jié)省大量的空間。

2、生成器

在Python中,一邊循環(huán)一邊計(jì)算的機(jī)制,叫做:生成器(generator)。創(chuàng)建一個(gè)生成器的方法有很多:

(1)將一個(gè)列表生成式的[]改成(),就創(chuàng)建一個(gè)生成器。代碼:b = (i*2 for i in range(10))

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
#列表生成式
a = [i*2 for i in range(10)]
print(a)
print("type of a:",type(a))
#生成器
b = (i*2 for i in range(10))
print(b)
print("type of b:",type(b))
for i in b:
  print(i)

運(yùn)行結(jié)果:

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
type of a: <class 'list'>
<generator object <genexpr> at 0x008B8D20>
type of b: <class 'generator'>
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18

結(jié)論:生成器的元素只有在調(diào)用的時(shí)候才生成相應(yīng)的,調(diào)用到哪一次才會(huì)生成到哪一次的元素,只記住當(dāng)前的位置。

注意:列表可以直接打印出每一個(gè)元素,而生成器不能用切片的形式去取,會(huì)出錯(cuò)誤。

打印出生成器generator的每一個(gè)元素的方法:如果要一個(gè)一個(gè)打印出來,要通過next()函數(shù)獲得生成器generator的下一個(gè)返回值。

生成器generator保存的是算法,每次調(diào)用print(next(b)),就計(jì)算出生成器b的下一個(gè)元素的值,直到最后一個(gè)元素,沒有更多的元素時(shí),拋出StopIteration的錯(cuò)誤。

#生成器
b = (i*2 for i in range(10))
print(next(b))
print(next(b))
print(next(b))
print(next(b))

運(yùn)行結(jié)果:

0
2
4
6

不斷調(diào)用next(b)很麻煩,可以利用for循環(huán),因?yàn)樯善鱣enerator也是可迭代的對(duì)象。

(2)當(dāng)推算的算法比較復(fù)雜時(shí),用類似列表生成式的for循環(huán)無法實(shí)現(xiàn),還可以用函數(shù)來實(shí)現(xiàn)生成器

例如:著名的斐波那契數(shù)列(Fibonaccl),除了第一個(gè)和第二個(gè)數(shù)之外,任意一個(gè)數(shù)都由前兩個(gè)數(shù)相加得到:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
def fibonaccl(max):
  n,a,b = 0,0,1
  while n < max:
    print(b)
    a,b = b,a + b
    n = n + 1
  return 'done'
fibonaccl(10)

運(yùn)行結(jié)果:

1
1
2
3
5
8
13
21
34
55

總結(jié):Fibonaccl函數(shù)實(shí)際上定義了斐波那契數(shù)列的推算規(guī)則,可以從第一個(gè)元素開始,推算出后續(xù)任意元素,這種邏輯非常類似generator。

Fibonaccl函數(shù)和生成器generator只有一步之遙,要把Fibonaccl函數(shù)變成生成器generator,只需要將print(b)修改為yield b就可以了。

最難理解的就是generator和函數(shù)的執(zhí)行流程不一樣。函數(shù)是順序執(zhí)行,遇到return語句或者最后一行函數(shù)語句就返回。

而變成generator的函數(shù),在每次調(diào)用next()的時(shí)候執(zhí)行,遇到y(tǒng)ield語句返回,再次執(zhí)行時(shí)從上次返回的yield語句處繼續(xù)執(zhí)行

即:yield保存了函數(shù)的中斷狀態(tài),返回當(dāng)前狀態(tài)的值,函數(shù)停在這里,后邊還可以繼續(xù)回來。

另外,函數(shù)可以不再等待其執(zhí)行結(jié)束,可以中斷在某個(gè)地方做其他的事情,結(jié)束之后還可以繼續(xù)回來接著往下執(zhí)行(具有并行的效果)。

def fibonaccl(max):
  n,a,b = 0,0,1
  while n < max:
    yield b
    a,b = b,a + b
    n = n + 1
  return 'done'
print(fibonaccl(15))
f = fibonaccl(15)
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print("===========")
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print(f.__next__())
print("=========start loop========")  #接著打印后邊的元素
for i in f:
  print(i)

運(yùn)行結(jié)果:

<generator object fibonaccl at 0x00548D50>
1
1
2
3
===========
5
8
13
21
=========start loop========
34
55
89
144
233
377
610

用for循環(huán)調(diào)用generator時(shí),發(fā)現(xiàn)拿不到generator的return語句的返回值。

如果想要拿到返回值,必須捕獲StopIteration錯(cuò)誤,返回值包含在StopIteration的value中。

def fibonaccl(max):
  n,a,b = 0,0,1
  while n < max:
    yield b
    a,b = b,a + b
    n = n + 1
  return 'done'
g = fibonaccl(6)
while True:
   try:
     x = next(g)
     print('g:', x)
   except StopIteration as e:
     print('Generator return value:', e.value)
     break

運(yùn)行結(jié)果:

g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
Generator return value: done

3、生成器并行的實(shí)現(xiàn)——單線程下的并行效果

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
#生成器并行的實(shí)現(xiàn)——生產(chǎn)者、消費(fèi)者模型
import time
def consumer(name):
  print("%s 準(zhǔn)備吃包子啦!" %name)
  while True:
    baozi = yield     #yield保存當(dāng)前狀態(tài)返回
    print("包子[%s]來了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
def producer(name):
  c = consumer('A')
  c2 = consumer('B')
  c.__next__()     #next只喚醒yield
  c2.__next__()
  print("開始準(zhǔn)備做包子啦!")
  for i in range(3):
    time.sleep(1)
    print("做了2個(gè)包子!")
    c.send(i)     #send喚醒yield同時(shí)給它傳值
    c2.send(i)
producer("alex")

運(yùn)行結(jié)果:

A 準(zhǔn)備吃包子啦!
B 準(zhǔn)備吃包子啦!
開始準(zhǔn)備做包子啦!
做了2個(gè)包子!
包子[0]來了,被[A]吃了!
包子[0]來了,被[B]吃了!
做了2個(gè)包子!
包子[1]來了,被[A]吃了!
包子[1]來了,被[B]吃了!
做了2個(gè)包子!
包子[2]來了,被[A]吃了!
包子[2]來了,被[B]吃了!

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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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