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[国赛经验] Python 迭代器、生成器

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    1#
    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9 N* V% N* \( _, N8 n+ e8 ~1 ?" C
    字面意思:
    # w  Y8 q) v8 Q# ]7 D3 p对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))1 j0 d% f- d, G2 M/ [
    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
    + y8 B7 X( c$ ^5 i) K专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象# i( u1 p6 L2 ~1 A0 T0 b
    目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等. L9 y3 m' K; c8 y( H: G+ X0 I* R
    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
    6 D8 m& E2 S3 M1 k: ?+ F5 Q6 b; \8 n  q. a
    . N8 G( D3 ~- D  @
    优点:( }. j* f; Q# @! X  [
    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- c5 e) J" I" Y0 x( C5 O
    拥有较多的方法,操作方便:增删查改等1 f! U5 V5 _, y
    缺点:1 k) f& Z- l' 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
    3 ?5 r2 T0 S: M# c. }) }5 I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
    , W# h0 B! ]) L: p1 A# [& B二、迭代器! T9 a4 h( I% b. w0 `% \: h
    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
    5 I" ]$ r3 A9 p% u  s+ S3 r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/ o( u( T* q0 S7 L5 `7 W$ R
    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9 j# M* i0 N1 ^9 U' a; u; A

    ! b+ Q+ N4 @  J; a3 e4 `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6 U5 M3 B6 F: V$ \
    ' [$ }5 @5 T3 T: `% ?" d% ?5 z0 K" T
    优点
    3 S, s. E1 w9 \9 F8 f0 p2 w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)
    # b& c4 a0 ?2 _6 }惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取/ z" b6 ?& x; d5 e% ~; M
    缺点:: x( z3 E5 A' y0 F
    速度慢:需要一直 next3 N# _7 U9 p6 \, _- q( v9 P' L" J
    不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`) O+ W5 v8 P, }3 Z. o
    不能直观的看到里面的数据" _9 P2 ~' @/ k- a) g  K! |% A
    三、可迭代对象与迭代器对比1 f, e2 O  @1 M/ H  L
    可迭代对象:
    2 D3 P4 k+ L4 V; ?0 t) V; C  Z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)
    " d; ^( K8 `: G; k1 C2 l- H直观,可以直接看到里面的数据
    9 s7 C, A6 \( c: g占用内存' h- M- h) v6 `9 Q
    不能直接通过循环迭代取值% l0 C/ t: T  `) ?: l, B8 j5 c
    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3 y: ]* G6 a' o* {+ d6 x
    迭代器:1 W- H8 A+ n) |: q# d2 q" O% J1 g+ a
    节省内存,按需取值* t0 s. R" J( Y/ N) O1 x
    可以直接通过循环迭代取值
    1 k! o' b8 B! d+ S数据不直观,操作方法单一
    - m. ^4 h$ f2 f/ S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
    9 j( Y5 O/ u9 e/ p四、生成器- w; a% X2 T. G+ J. W% w
    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
    5 L0 a: y3 R* V1 ^" y6 z! m9 f# p  |5 ?1 r6 S4 Q" `% u* }! A3 |
    定义生成器的方式:6 P# p$ [& N, L: U
    通过生成器函数构建生成器
    " [* F/ {6 T7 W$ ]) H' v1 R( } 111.png
    % |/ d0 s1 J/ [0 B, A- M! t; x1 Y. Q! m" s( g( c: n

    , N; x) l/ t5 H% E& _  l( }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5 ~* m2 U' l2 E. D0 Q& w! \

    * u) N8 f9 b, k( e也可以在一个函数里定义多个 yield
      e3 `5 ], Z6 I8 V. L6 s, ?; j$ `! ^6 [, T" F' E& `
    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
    4 @7 \9 v& Q& p- W! h" S! F7 y& Z7 A: J5 D
    yield 与 return 的区别3 t4 c1 _$ E) h5 B

    ' p& P$ K2 S3 _' C5 S" u4 Sreturn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
      D, \, S* |) v7 x+ c! 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
    $ j; \7 w1 d' b1 O1 {应用举例:
    + z) P* g: P6 Q! J! L
    0 `9 Y: c5 b# n/ m4 U$ v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
    2 {8 i# c# C: x, A 222.png
    8 b$ G& q. l/ N& w5 e5 y9 Q$ K/ p' L# A' O+ a
    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):+ [$ W! C& T2 d
    3333.png 4 ^5 i$ ?! K7 K% S+ g6 r8 I* r

    / R; d; w- B$ ~9 g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: [5 p9 v* Y5 I$ A+ \

    * u( p, v4 |0 d" W# D- X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
    2 D* S' g# \$ d6 S, s
    - ]$ \! j" d4 z8 Y) Q. |在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用& X1 E* z$ H' f9 [2 S2 G
    0 Q7 t( C1 D+ _! G
    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) N- i. R# I2 }# ?! W  n' w% c

    6 y0 K( k0 _/ [2 Nyield 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
    & p* N+ f. B; O6 H8 y7 a; |1 L4 p) j9 q4 R7 m) L) X6 }% [6 D& U

    $ C/ i( _. t: Z8 uyield 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* `4 `" }) z8 p' t8 m
    6 p- z! n; B5 U8 j" V: `, b

    2 \3 c7 s; P7 m+ O* k' z
    2 Q, G' g5 G  }* s4 Y$ t通过推导式构建生成器
    ' Q4 g# t$ z- J; @5 {2 Q列表推导式:
    * m  N" m$ [/ r6 A
    5 Z5 j6 Q4 I' v5 |% v生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可
    ) O: p4 R/ g9 T5 H' G+ Y# K+ |" i+ {
    " v, j4 T( f6 C* S3 X" v6 q. _: S
    列表推导式和生成器推导式的区别:/ Z! r! y" Q  B% ]1 R. j5 G
    # u  G2 B+ g/ q% A8 G0 V. U4 o
    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5 R- l6 A- u- y& C
    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/ U  j6 _3 r& s' x, b
    列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址
    9 Y5 y2 L( ]. k" t7 ]* D9 F8 a  K: }————————————————+ s" Y/ }- i# m! H3 `' x; y
    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。
    , Z' n1 p$ x; `. \/ C原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143) y! W" i% Y  d! _

    1 q4 |7 u1 |: K4 U8 u4 p5 c% A6 {& C. x# Z  M. C' @* N
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