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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
    " o* X7 a8 `/ J4 _字面意思:
    8 D; {+ L1 W0 X, z对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))
    * W' U; q: e& r. ~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' p' }# e5 q; {+ \0 B& c3 g  _
    专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    9 s9 |4 U" m7 X- f- `目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等
    3 Z7 Z. t. w+ d) S" H# Q" S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 B8 H  p0 B+ z- l+ T# a+ ]8 }* J( u; s2 k  Y  w

    8 u/ t( {. P( C- ]0 a# P0 {优点:
    ! n$ T7 H7 h6 j! |4 G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3 y1 r. t2 g/ G5 K+ U
    拥有较多的方法,操作方便:增删查改等
    $ e$ e  C1 C; W0 t2 l缺点:; y/ x* S$ g+ [1 M8 ]$ ]& @8 p, X
    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; r, [; V' i. m1 k% r' V
    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
    2 Z+ g3 y5 S) M. B1 Q: ?# k2 Z5 k二、迭代器4 z* Q$ }6 S6 V- Q
    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* Z* b- |+ x. S* W- x+ Y( a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
    + D5 @2 C; \7 o8 a0 o; u! d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( [. a* o0 D  |/ o& Y0 n

    7 R6 J% N% d0 C' B# h( ^0 x6 ?8 m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3 P& o) P' @  f; y$ s+ c3 E
    ! ]; O) @! J# u% L. {3 z5 u& w# I
    优点
    4 k* Z- z2 Q' P# m+ g$ H0 f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)
    8 ?' Q/ N' a) H3 N4 \4 e" V$ y惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取
    2 E$ t. ~4 h- V2 R7 f缺点:
    6 f* b  Q- R8 I. G* V" [速度慢:需要一直 next
    8 J4 L7 W) H( N" \: g- ~. b2 ^, e不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`- _/ Z5 x0 p! V9 W! {
    不能直观的看到里面的数据
    + x! K! W  p, ~三、可迭代对象与迭代器对比" p) e5 w' }7 P( u3 c
    可迭代对象:, U2 F* z& C$ f8 a! H9 C5 w" e
    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)
    % j0 x, a3 m; `& u& g3 ~5 `6 ^9 [直观,可以直接看到里面的数据
    7 v1 X8 N4 Y1 e9 Q% P# r占用内存* b8 q' ~  |4 ^0 W  b. W
    不能直接通过循环迭代取值# c; T' b" b: k) |( P6 o; M, U
    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, _1 F; C0 `# I# h# G  M
    迭代器:0 N1 g9 C! J6 t& E2 X/ [# v2 g7 q
    节省内存,按需取值
    & ?+ G7 I2 M3 F, S. }可以直接通过循环迭代取值
    - N6 j% C# e7 [$ `0 z8 o: m- m数据不直观,操作方法单一
    7 a1 _6 B  v4 t9 t: ?3 g' _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 u9 b' _  ^( m% I- U+ b四、生成器
    : K6 C' X$ X4 C$ b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
    0 Q* W# U5 ]# U4 @: e! T
    / v& f7 g4 E4 t- H# j定义生成器的方式:
    3 f. ^' f( [( Q0 v' f; e$ x通过生成器函数构建生成器+ l# `! t4 t! o) f: v6 d
    111.png
      s) \8 V+ d. T, M# _1 A7 K7 `5 \
      j: z1 w) B* a
    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
    * C( X( x7 K9 m8 A; }! G. R) p# R. J; j# Z5 B2 k' i4 @, @
    也可以在一个函数里定义多个 yield4 y# C0 k. Z; k) ^% D. _! V4 H% e! e
    % Q/ L, O  C4 E8 g
    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% |+ @9 |5 h6 w  K; j2 M" f
    % ~5 I- W$ ]3 {4 o- D$ `
    yield 与 return 的区别5 D& R3 D- v: c) P2 H/ _

    9 I% B4 N% [9 c# Treturn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  f  p% F# d6 F
    yield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2 ]$ [, y3 r+ H) C# O) P
    应用举例:. B% \1 {& X( c, ~# ]/ Z4 ?
    4 z4 `' ]  ?% D
    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  u$ d: l5 Q; g4 B% r
    222.png / N& P( _/ P( O

    7 I1 [7 F+ P5 v& V6 t3 ~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):0 J+ A6 J7 V$ W
    3333.png ) s9 p3 n9 ^: A2 }
    / H) l5 [% R/ u0 X3 B
    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
    " R7 r/ [) L8 B4 x) s
    & \7 h+ H& p; s! m) _) o* p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
    ( L4 _" l0 K1 \/ f% i. P5 H' E) ]$ I5 y5 w4 @
    在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用
    : S( `7 n3 Y6 N1 E; O% g& e1 l
    ; _0 s: y" A+ U3 u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
    3 E$ @; j: h+ o9 Z) F; G1 Y+ v3 Z0 W0 d5 [- i
    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
    9 u8 C+ t# ], k2 p7 s, u4 ^- q; j0 ]' `' h6 M

    ; m+ |6 m' e" p! Cyield 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 s$ w! }& H# r; ]  f. e/ ^- g+ I
    . |2 a2 E5 Q! ^+ k1 S. ?

      H! Q. d7 X' ?( c; T! V) `通过推导式构建生成器" c( o  H4 ?  e* F
    列表推导式:
    ( O( D- ~" P% Z5 s+ [/ `5 y; K5 P
    生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可
    : ?- f/ [# I9 E% D# C7 H# e8 x& y1 }) D; M6 @/ Y

    ; P' z6 s. e& w/ Q, ]- ^" [列表推导式和生成器推导式的区别:6 X! o3 a( U  a% v
    0 v& ]+ _8 G6 O3 z  c
    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6 c: }; p' e1 {$ A! ^% 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0 _+ B$ f, s7 q9 l
    列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址
    & W4 E, J: b3 _3 o  }; V0 i4 Z————————————————
    1 T' q& G" Z  W) E, ~6 n! ]# t+ ^( D/ N( ?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。
    % C) C. h3 f8 l' \  i; Z原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143
    ! J. b+ m( E! i9 R+ y  f% R+ S# Z- c! S
    3 p* w1 k0 @2 z$ B  D
    zan
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