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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 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    一、可迭代对象6 E5 J* e( j  x3 J5 l  p/ B
    字面意思:- x) ~: P2 I0 u& y: o4 O0 t
    对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))+ k$ e) S3 _9 J% X8 O
    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7 K8 p& }' _; [% F
    专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    8 u% Z7 J0 w5 M* f6 [" I: \目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等
    . y' Q4 O4 L: D, H& l: N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
    ( l/ i5 q  X5 U6 O& i, W
    $ G. S! a8 A, c& R) o/ K: x2 ~" B+ i
    优点:
    9 t6 }) o& e/ t6 o8 c" ?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8 Y! c9 g; b" p9 P6 \
    拥有较多的方法,操作方便:增删查改等
    ! B' |$ @  F; d" X( E, a5 ^缺点:
    / K: }& r: |# F5 S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
    7 D7 `( b" |2 K9 _' B5 z- p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
      v4 q+ L# h! n二、迭代器
    ) O& s6 o" o( Z; o% C7 U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; C. W( j& a- i9 R. 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! q+ ^( d5 R$ f0 x! m2 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* e6 R# B1 x  _" j

    ' Q* {! W% W. h% c5 {" P' H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, V1 {  J# {% |
    ; ^( w' z: t. X
    优点3 y3 T6 J! _! a$ ?$ l
    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), E/ l9 a; q% y" z$ g
    惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取
    9 U7 u* V: H$ r9 j( E2 q缺点:
    : C7 n) r$ n' F6 V" q7 O速度慢:需要一直 next3 v' S7 o; P& L2 b
    不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`
    0 q4 x- T8 r( U7 V) p" b, i9 z不能直观的看到里面的数据- E* Y  t# T- \
    三、可迭代对象与迭代器对比
    # E  a1 r3 _3 H可迭代对象:
    ' t$ \2 A" l. S# T8 U; p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)
    % x7 E8 o( \* v" {直观,可以直接看到里面的数据& E* o; U2 s5 k% ^# N9 }5 B4 e
    占用内存4 B3 p; W* j6 U7 H" S
    不能直接通过循环迭代取值
    : f8 T  {; n$ ~* n* ?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  x- B9 b% u4 @3 Z  @
    迭代器:
    1 w+ }7 f0 i& ?. p, i9 L  r# ~节省内存,按需取值
    7 C' `# e& z% ?. |! N  s+ p可以直接通过循环迭代取值
    $ D4 q% B1 o& d, f数据不直观,操作方法单一
    . T9 q  E9 p: E3 O; d' A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 q7 L( y+ a0 e. ~四、生成器# ]& G1 x) N$ `1 L/ }) j& V
    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
    7 i* }! y, V8 N7 ~, K5 F: C; _3 `$ T! l0 }
    定义生成器的方式:1 L, p: k* u/ h: x" c* a& G
    通过生成器函数构建生成器+ _3 c) ]0 {6 W, x' \; ~9 p+ C
    111.png
    - x. v& `: Y" N9 X  P+ p: C; Y+ j# P* ~4 }4 y& _0 E4 _. ?

    7 ^3 J7 n' q+ T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
    " h2 V! ]5 T% C3 b( O5 L& o) Y9 _3 v, ~) |4 m
    也可以在一个函数里定义多个 yield
    7 }2 A( w! ~4 C( @% F! \! [& j4 t. d  A+ ~
    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
    3 Y; x( K+ G! J1 e$ @$ ~
    # F; d7 X8 ?) f! Myield 与 return 的区别  q8 b8 I- Q$ o
    * u: ?  h- M& P" I
    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
    5 g, C; b4 c( j  I$ U( J( F2 [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/ t6 v" G- F$ S
    应用举例:7 v! S& s/ o: m9 R7 z1 R5 @! v
    + \3 ~7 t, w  K4 u
    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
    4 |! g1 H( o# Y: `5 [0 Q 222.png
    , M" b/ V) B7 [) u. |, s2 c0 ?+ y
    + r1 s* x- Q9 L1 ^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):  j2 A& N  t0 i( `) S8 _+ v; a
    3333.png 4 M: F( t" f8 [  L( A$ ?% |

    ' b; l, E+ ]; V- X# e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
    2 n! q  p- j" ^! y( U, x5 _
    9 T  p' s% z) p! N% `7 i* u# W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
    5 w$ ~6 z) V2 z2 e9 [
    % p( ?6 |9 D& w( j7 t在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用, R) u; b  @) B7 `/ {

    4 E2 a" D6 [; ]5 P' R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) _2 Q7 i1 ?3 [

    & i0 |* F( R; w/ W) H. D- ^: z/ y& fyield 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+ m+ R9 M5 W% L; s* o* t

    / \, p$ Q4 f' i' P/ @- J7 g2 `& [/ O* \- `5 l0 x+ q
    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) D3 D6 m) e6 z0 t2 K7 `

    . E) Z5 W( [+ W) p5 T  w2 b! N
    - N4 q' J# V& I  Y7 i  c8 c1 a8 B; G# m
    通过推导式构建生成器
    ; g; x, u/ n( ]9 U5 r) i3 b列表推导式:8 i: c) d3 ?" W1 I
    * o1 n$ }3 D( f
    生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可0 f( u& S/ c, |8 U# L

    - \% S/ n9 T9 l- t7 w
    # r/ [6 R; G5 X4 x9 x列表推导式和生成器推导式的区别:1 B3 z& u3 D! W7 O6 ?  o0 ]2 r

    ; P4 ]* l- w% m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
    2 ]$ Z1 ?: b/ k' P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, j- G( E/ j- t0 K2 h, c
    列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址. y- W. s$ ^3 a6 D1 N- f) l
    ————————————————- V) U& O  w5 [, \
    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。
      e2 \; P& _: X原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143$ j, T  ~6 b/ ]9 j' {
    % J8 V* o  k( ?2 z8 C/ r
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