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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
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    一、可迭代对象
    + C5 Q! Y, N' K2 T4 l/ I- O' t字面意思:4 g! u' P4 }9 c
    对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))
    6 l/ U' ~% d% L3 d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
    # _! K; j0 h1 p- v专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
      ~5 N9 Q% s1 V! r目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等( k1 [% Z8 B' a9 G' `$ J7 r1 T& T
    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
    ) B7 B1 f& X) d
    1 f0 y( P# s9 n# C$ Z" o3 j$ q+ K  W6 |$ ^+ }0 e
    优点:! ]1 ?) p) B( X3 Z# v; t+ y6 |
    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
    5 K" @0 `  P' t9 |) X, h拥有较多的方法,操作方便:增删查改等
    ) R3 Z! ]( W5 K- {# Y1 Y3 [* ^6 v缺点:+ S- I+ T$ N# ~' `0 b$ C
    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9 m0 l# D: x7 o4 X
    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 W! W( a二、迭代器
    3 |1 F- h1 e8 p* q: y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3 m$ I5 H5 w0 J' k, B
    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- M: o) y. F4 G2 v! i
    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, F' n' G6 j4 K0 d% z& `

    " f8 W4 W  k" w, J2 N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5 [/ N! h6 X: m; \  c! r, E& c( A/ W

    $ [- L$ g& H2 `; _8 |7 K优点
    1 I+ r  _- g4 B5 _) h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)9 X9 A: E9 X, @& P# v7 K0 o  O
    惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取* x( z  E" c1 s" d
    缺点:
    , ?  V' t  R/ v; l! T速度慢:需要一直 next) B4 w9 \& l" e
    不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`) }  O0 S) M1 C9 O1 P, p
    不能直观的看到里面的数据6 M+ ~6 r; i- e/ ^9 i1 H
    三、可迭代对象与迭代器对比
    , T* z* E+ k( ^. r( q4 T) v7 `可迭代对象:! x' [0 l- q8 z+ y, e4 s; q+ X
    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)
    + g, S* C% f3 _5 \4 S  y直观,可以直接看到里面的数据
    / l( y; z. d, I' g. n占用内存
    9 o8 Q+ l- h( A9 I0 ?, f不能直接通过循环迭代取值
    . {  Q+ B+ }' S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
    ( \: J8 @1 b+ H9 S4 }迭代器:
    ; m8 B& [" T# k$ K  p' Z* U0 M节省内存,按需取值: v# \  ^7 x# u/ D( h! K/ B
    可以直接通过循环迭代取值( G5 H8 _5 {1 _- _! r" m7 f
    数据不直观,操作方法单一
    7 Z* G  J3 \, l3 z6 }9 B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
    / v+ u. f$ {- ^* Z5 `四、生成器: ^9 t0 e3 Q! q; l. l4 e
    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
    % }8 i8 r$ m+ m8 A: O/ E6 u. v6 c2 k. w' ]2 T% S! q0 ^5 J
    定义生成器的方式:
    5 [! L: s0 z) o' [+ L# q通过生成器函数构建生成器
    $ b) b- w) q( `0 @+ g8 _" P7 A 111.png
    5 f0 R3 C2 i- z6 y. ]% a$ L7 [
    6 m" t. ^7 s# N. T. E8 p
    + k. T3 M  @, n4 n+ l. U* r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
    % K2 t4 t1 y; u1 ^7 c* W2 H7 S- G7 v/ C' G: w& h
    也可以在一个函数里定义多个 yield# O# O$ E# n+ P' D  b8 _

    ( i& V; Y; V" M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
    ( ]5 B, e# |! u7 Q' d1 |% S, l1 [8 q; |
    yield 与 return 的区别
    . y8 Y4 Q; h3 C" `' ~1 f: X
    % V* i2 S0 G. F- @7 X3 Lreturn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+ Z# t) ?5 d2 U# [0 O5 K
    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
    ' H8 ]  M8 E, r9 b) T0 ]应用举例:
    + B3 ~+ Y. d! X: Z  p9 E. c- }
    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# d2 u( B0 ?) W& L$ L! u# o
    222.png ! T, y! s7 d( I+ N! W( f- ?2 r9 x
    / @* R- e+ h) U/ }; j4 _
    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):+ R$ Y4 R+ R; A6 |3 C
    3333.png
    5 T0 p) t. t. `; ~- T
    6 m9 n" ^$ ]  `+ J3 A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( {  i2 u: T8 W5 d, l# S, ~' e

    3 A$ ^, r+ Q: K- ]/ n- I0 P: f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9 m9 l: Z1 U: g8 D9 N9 [

    / _7 W" G; T3 i. u在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用( t- k4 t3 x* \5 @& E: T
    ( _: o$ `! _4 V( z2 }
    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/ l  E5 U# q5 U0 R6 Y

    " t4 D! E3 h1 ^- y7 K  m2 ]( iyield 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 s' I" t* i1 l6 K" C! U
    ' U6 i4 b5 L. c/ T, L. u: e: \3 u( a) s: b3 g& g
    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) x+ Q( ^7 J' D, c) E3 ~
    " Y9 A7 U) ^, N" `* d8 A7 @
    6 h) s; @7 f" Y" X3 W& x& k8 x

    . P- X0 @' ~/ R# o+ ]通过推导式构建生成器8 Y$ d5 F& X" {( O$ ]& p: C( y
    列表推导式:
    % D1 T7 C# r/ N) R3 U/ l8 |! p2 U/ g
    生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可; i8 t+ X% K4 P! w0 X2 V' F0 U

    8 r  v* M4 K3 `# ^8 K
    8 X; v$ ^* ^5 k/ ?6 O5 o1 i+ ?列表推导式和生成器推导式的区别:
    4 \# x' J, U* v; V+ J  a8 i5 m& j
    / `9 |1 o0 H2 \5 O; A% Y5 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
    . Q! y0 E  B( ], V  R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
    , q4 J8 d3 N- k; ~% Q$ c0 Z' _7 m! S列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址) W( k: ^  K1 W, J* w" g
    ————————————————
    / U* k/ |# p# }; }- m+ J, W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。  I% }! ], d2 G" N8 ^
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143
    2 M0 |( m- K2 u3 B  f8 u5 {8 I( v/ P9 R5 g8 |! c
    2 V0 o# _! i+ O3 n$ a6 r
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