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[国赛经验] Python 迭代器、生成器

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    发表于 2020-6-16 10:18 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    一、可迭代对象
    & F# L: K9 e1 P- E3 z4 ]字面意思:
    * z" `( J( S2 E对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))3 ~, u( W' r, B
    可迭代:可更新迭代,重复、循环的一个过程,每次更新迭代都会获得新的内容" z  Y1 J7 I' y3 ?+ I$ V9 C
    专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    & p" Q; c8 q& R目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等
    + `. j% t; S% i0 ~% L判断一个对象是否是可迭代对象:看是否有 '__iter__' 方法,dir() 可以获取一个对象的所有方法;或者使用 isinstance(object, collections.iterable) 来判断对象是否是可迭代对象的一个实例8 r& ?5 G+ u- D- I7 Y

    : ~. q3 H* h- s* b+ o" D. f
    5 b$ s2 L4 v; l, _1 @. P优点:
      g% r4 U/ ?* W5 D存储的数据直接能显示,比较直观:比如直接 print 一个可迭代对象,就会调用 __str__ 方法(相当于 Java 中的 toString),把可迭代对象的值打印出来' y$ O6 Y0 |& c
    拥有较多的方法,操作方便:增删查改等. t" B2 x, [5 o. Y  E* ]0 D3 k" C9 H
    缺点:5 t6 i3 H" G" V1 r# h' W% Z, [
    占用内存:一旦创建了一个可迭代对象,就会将该对象的内容全部加载到内存中
    2 R% a, M6 A+ B不能直接通过 for 循环,不能直接取值(通过索引、key等)。诸如通过 for i in iterable 这种形式获取元素实际上也是调用了 __iter__ 方法先将可迭代对象转换成迭代器再进行获取' s3 Z" `% O* r' _' e7 F
    二、迭代器
    ! }# ~0 z1 o$ h& V字面意思:器,工具,迭代器也就是可以一直更新迭代取值的工具% z: b' C9 F! ]6 d% ]
    专业角度:内部含有 __iter__ 方法且含有 __next__ 方法的对象就是迭代器;或者使用 isinstance(object, collections.iterator) 来判断对象是否是可迭代对象的一个实例
    ! `' p5 s: n/ u0 n) F把一个可迭代对象转换成迭代器:使用 iter() 方法或使用对象的 __iter__ 方法4 B. _; S6 r  X/ p
    " M" U& V! Y/ d7 r0 K, B
    迭代器取值:使用 next() 方法或对象的 __next__ 方法;当迭代器的值去玩了继续取,就会报StopIteration异常,所以一般使用迭代器需要做异常处理
    " F* k3 z' }4 O# f8 j, O0 ~' e% S% J. B' U2 x% Q+ K) L+ P) ^& h
    优点1 B2 I+ {5 I' G8 z/ E% r" u
    节省内存:迭代器并不会一次性将对象的值全部加载到内存中,而是需要时才加载(类似 sed)
    ( S: g! N" c6 b% C8 c& H. s惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取) g. Q; @/ z  C' u, ~
    缺点:
    0 s7 D" o) |. C) Z7 A2 E速度慢:需要一直 next5 F! U# Q9 }- a/ q4 f& p6 z0 D- |& a
    不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`
    ' g8 Y, M. B6 _* a5 ?不能直观的看到里面的数据' h  q$ x5 k& z* G4 v6 F
    三、可迭代对象与迭代器对比, f& G1 t/ D5 {3 E7 z1 U3 G
    可迭代对象:, ?& Q7 H  }9 e; Q! w
    私有方法多,操作灵活(比如列表,字典的增删改查,字符串的常用操作方法等)
    ' W0 R8 ~8 u8 a" n  s, w直观,可以直接看到里面的数据
    6 N4 M7 L& D1 A' ^+ o* m$ |+ U占用内存
    ' {) Z9 Z+ J- n7 c4 W% R不能直接通过循环迭代取值% f& O/ ~1 y( f: U6 q% }! g$ K+ |
    应用:当你侧重于对于数据可以灵活处理,并且内存空间足够,将数据集设置为可迭代对象是明确的选择
    9 i+ @: o# x0 s& q迭代器:
    : I, \0 L2 L+ A节省内存,按需取值
    * i/ Q7 s2 G# a可以直接通过循环迭代取值
    & a" _  }( \: J7 V$ A7 ^5 g  |7 z8 ^8 T数据不直观,操作方法单一
    1 m- u& a; f! q' y% G' i应用:当你的数据量过大,大到足以撑爆你的内存或者你以节省内存为首选因素时,将数据集设置为迭代器是一个不错的选择6 c' P# X) O) W/ r/ k
    四、生成器' x5 Z0 X4 F5 U; W4 q$ w( M! p
    生成器的本质就是迭代器,唯一的区别是生成器是我们自己用代码构建的数据结构,迭代器是 Python 提供的,或者通过可迭代对象转化得来的
    - J5 }1 L4 U+ }) l3 k' p- \0 X' v/ q
    定义生成器的方式:; j* s- H' }+ _/ r# q
    通过生成器函数构建生成器3 Q6 ^. ?' r2 N+ f4 ]" ]
    111.png
    3 \# ?  R# a* u% N3 V8 ?) {/ x7 j: k( D0 e& ?2 f
    7 S# X* z# a" R; c4 P
    这就是最简单的生成器函数。实际上这个 yield 就替代了 return,不仅将函数变成了生成器函数,还会将后面的值在调用 __next__ 的时候返回出来2 S- b! {6 P9 x) a; s0 ?
    6 Z1 K. L7 u$ z, C& Y- I
    也可以在一个函数里定义多个 yield
    ' C, f. q( R' m2 y3 u; M  P+ N. s1 l  C8 c2 L
    之前说过,生成器本质上还是迭代器,一个 yield 对应一个 next,当 next 的数量超过了 yield,就会报 StopIteration" [+ U5 R  [/ f6 p$ c  K& j! K

    0 {) x. l& R( u* r, _yield 与 return 的区别
    6 z8 u" D7 A( }+ h$ s) e7 {
    9 J  \) i& q  H  G8 ?return一般在函数中只设置一个,他的作用是终止函数,并且给函数的执行者返回值
    8 T2 A2 Q7 x% {" }& l9 kyield在生成器函数中可设置多个,他并不会终止函数,next会获取对应yield生成的元素
    % ~; q$ r4 r2 |5 u, @3 v应用举例:
    6 J: P+ _+ P* S& x3 H0 n  H. {6 h% ~% q- R4 m4 ]8 z
    买 5000 个包子,假设这个老板很厉害,一下子就把 5000 个包子做出来卖给我们,可是我们只有 5 个人,一下子吃不完,那包子就会冷掉、臭掉、被丢掉浪费了
    3 a. R* O$ u3 J* h( T; Z 222.png
    8 j6 g$ B/ s8 d8 a( r5 H! a; `4 a" C
    如果这个老板可以在我们需要多少个包子就做出来多少个包子的话,这样做出来的包子就不会被浪费了(比如我们每个人一口气能吃 40 个包子,那每次就做 200 个包子):$ ?* I. W4 d9 ]3 g) Q& Z/ U6 n2 {
    3333.png ' _# G" T# V, R# Q% ]0 k

      o2 L2 L2 p; }5 w. z+ b' r: \$ H6 p除了 使用 next() 触发 yield 之外,生成器还有一种方法 send(),这个方法可以在调用 yield 的同时传值给生成器内部+ M7 p9 K/ A1 z( b' m9 j

    * q- j# L# k! V0 v可以看到在使用 next() 的时候,只能获取到 yield 的值,但不能传递值
    8 Y+ i, I2 i( s0 v0 ]$ h. m! S1 t3 e! z1 ~
    在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用* t! H& ?6 W, U6 b/ m3 I3 Z

    ( N, }5 [& z* J需要注意的是第一次不能直接调用 send() 传参,因为每次调用生成器的时候,实际上只会返回 yield 后面的内容,然后生成器就停止了(睡眠了?),而 send() 传入的参数要通过 yield 传入生成器中(每次调用生成器在 yield 停止,然后在 yield 恢复继续允许),第一次调用并没有 yield 给我们传入参数,可以使用 send(None),可以打断点自己分析一下
    9 M' O) {; a( ?# v" O" x, M, ?# W, e( _3 Y" a, Y
    yield 会将它后面跟着的对象直接返回,如果它后面跟着的是可迭代对象,也可以使用 yield from 将这个可迭代对象变成迭代器返回
    ( x& d$ n/ {9 F/ d+ z) o8 P6 T) ?4 \% N. c9 U6 G/ X7 i
    # |: \/ N  T* ?
    yield from 是将列表中的每一个元素返回,所以写两个 yield from 并不会有交替执行的效果
    - R! j9 y7 j  @7 d) w: y
    - K6 t  i+ D: p6 b  G+ \6 u* d% m# i+ s
    + C1 a; X% {8 d% B% S) Q
    通过推导式构建生成器" }( b( `) d7 O
    列表推导式:
    6 ?- |8 ^; h) {: A3 c! g
    " ~. N* r; F. N生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可
    0 }' L9 ^  ]  r; K6 e% q1 s7 _/ X4 W! ]+ \" |: b. S: g0 ]

    + d; \7 c  e' c* x# N列表推导式和生成器推导式的区别:
    ; X- ?& ~( [. `6 {! j$ z2 W7 g2 M3 U: ^, t% K( e* R
    列表推导式比较耗内存,所有数据一次性加载到内存;而生成器表达式遵循迭代器协议,逐个产生元素
    ( C5 c1 U' _) U得到的值不一样:列表推导式得到的是一个列表;生成器表达式获取的是一个生成器4 l) c6 [2 U: ?3 V5 v( W8 C
    列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址
    ' l8 i9 D, w4 b5 e# j2 P+ T1 P6 N- Y————————————————5 M) O2 ~* w3 M% |$ C, M
    版权声明:本文为CSDN博主「阿玮d博客」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。, K) T* R2 W& n" h
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143( j/ P$ [) E. b1 A9 X; V4 g7 @
    & ]- j2 E- a) t. n: J/ z" W

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