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Python學習筆記之迭代器和生成器用法實例詳解

 更新時間:2019年08月08日 11:03:25   作者:Johnny丶me  
這篇文章主要介紹了Python學習筆記之迭代器和生成器用法,結(jié)合實例形式詳細分析了Python迭代器與生成器的功能、原理、定義及使用方法,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了Python學習筆記之迭代器和生成器用法。分享給大家供大家參考,具體如下:

迭代器和生成器

迭代器

  • 每次可以返回一個對象元素的對象,例如返回一個列表。我們到目前為止使用的很多內(nèi)置函數(shù)(例如 enumerate)都會返回一個迭代器。
  • 是一種表示數(shù)據(jù)流的對象。這與列表不同,列表是可迭代對象,但不是迭代器,因為它不是數(shù)據(jù)流。

生成器

  • 是使用函數(shù)創(chuàng)建迭代器的簡單方式。也可以使用類定義迭代器

下面是一個叫做 my_range 的生成器函數(shù),它會生成一個從 0 到 (x - 1) 的數(shù)字流:

def my_range(x):
  i = 0
  while i < x:
    yield i
    i += 1

該函數(shù)使用了 yield 而不是關(guān)鍵字 return。這樣使函數(shù)能夠一次返回一個值,并且每次被調(diào)用時都從停下的位置繼續(xù)。關(guān)鍵字 yield 是將生成器與普通函數(shù)區(qū)分開來的依據(jù)。

因為上述代碼會返回一個迭代器,因此我們可以將其轉(zhuǎn)換為列表或用 for 循環(huán)遍歷它,以查看其內(nèi)容。例如,下面的代碼:

for x in my_range(5):
  print(x)

輸出如下:

0
1
2
3
4

為何要使用生成器?

  • 生成器是構(gòu)建迭代器的 “懶惰” 方式。當內(nèi)存不夠存儲完整實現(xiàn)的列表時,或者計算每個列表元素的代價很高,你希望盡量推遲計算時,就可以使用生成器。但是這些元素只能遍歷一次。
  • 由于使用生成器是一次處理一個數(shù)據(jù),在內(nèi)存和存儲的需求上會比使用list方式直接全部生成再存儲節(jié)省很多資源。由此區(qū)別,在處理大量數(shù)據(jù)時,經(jīng)常使用生成器初步處理數(shù)據(jù)后,再進行長期存儲,而不是使用 list。
  • 因為無論使用生成器還是 list,都是使用過就要丟棄的臨時數(shù)據(jù)。既然功能和結(jié)果一樣,那就不如用生成器。
  • 但是生成器也有自己的局限,它產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不能回溯,不像list可以任意選擇。

迭代器和生成器[相關(guān)練習]

請自己寫一個效果和內(nèi)置函數(shù) enumerate 一樣的生成器函數(shù)。如下所示地調(diào)用該函數(shù):

lessons = ["Why Python Programming", "Data Types and Operators", "Control Flow", "Functions", "Scripting"]
for i, lesson in my_enumerate(lessons, 1):
  print("Lesson {}: {}".format(i, lesson))

應該會輸出:

Lesson 1: Why Python Programming
Lesson 2: Data Types and Operators
Lesson 3: Control Flow
Lesson 4: Functions
Lesson 5: Scripting

解決方案:

lessons = ["Why Python Programming", "Data Types and Operators", "Control Flow", "Functions", "Scripting"]
def my_enumerate(iterable, start=0):
  # Implement your generator function here
  i = start
  for element in iterable:
    yield i, element
    i += 1
for i, lesson in my_enumerate(lessons, 1):
  print("Lesson {}: {}".format(i, lesson))

如果可迭代對象太大,無法完整地存儲在內(nèi)存中(例如處理大型文件時),每次能夠使用一部分很有用。實現(xiàn)一個生成器函數(shù) chunker,接受一個可迭代對象并每次生成指定大小的部分數(shù)據(jù)。如下所示地調(diào)用該函數(shù):

for chunk in chunker(range(25), 4):
  print(list(chunk))

應該會輸出:

  [0, 1, 2, 3]
  [4, 5, 6, 7]
  [8, 9, 10, 11]
  [12, 13, 14, 15]
  [16, 17, 18, 19]
  [20, 21, 22, 23]
  [24]

解決方案:

def chunker(iterable, size):
  for i in range(0, len(iterable), size):
    yield iterable[i:i + size]
for chunk in chunker(range(25), 4):
  print(list(chunk))

學習參考:

https://www.python.org/dev/peps/pep-0257/

https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#iterators

https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/290231/when-should-i-use-a-generator-and-when-a-list-in-python/290235

https://stackoverflow.com/questions/312443/how-do-you-split-a-list-into-evenly-sized-chunks

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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計有所幫助。

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