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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
    6 s; a: ]  e/ J4 I( e4 e2 Y& ^0 H字面意思:0 Y1 h% N: K) [
    对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))* I3 x/ n/ J& n' E. T2 e
    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  \3 y/ m' p' `
    专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    ! u. F1 L- _  H7 i目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等
    $ V& R% k. p: w" L% z. p7 |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
    . p7 S$ B# }8 G2 @% N' j8 r
    7 {: t0 g$ P( ]# z# q& i
    + T$ o. K1 d* I6 F' Y优点:3 X) H( Y6 o( B3 I" G$ v
    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
      F! W$ |/ g3 ?拥有较多的方法,操作方便:增删查改等
    , Y" Q/ z: t+ z缺点:% F4 o* M4 ]5 |/ P/ j/ B; L
    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# Y- h+ @7 k7 Z# j- s- c2 q& u8 i, m
    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7 I7 k: w9 I" f
    二、迭代器7 y! \( k% g: n: Z# F
    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
    ! K2 N- r: d; [6 U0 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
    ! \/ b3 f: q0 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  c9 C/ N8 y7 R3 t; U( G, `' @  O

    . f! j* E3 v% E. _+ Q$ T2 ^5 P$ q, U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8 \! a# L$ x2 }

    3 B% s4 q- n4 j( j5 Y# h优点. g9 E1 }3 w3 h2 C& `+ ^& 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)
    % K5 p4 q! e9 {1 ~- E! o9 T惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取
    % ]$ z! P7 j. h$ a2 N缺点:  I- d& `2 y# D3 o5 [% e" E
    速度慢:需要一直 next7 n+ s! Z, I' _
    不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`. R; M5 w+ F  y, c5 D" O/ c' |
    不能直观的看到里面的数据
    1 F8 j: n* S& ~: T, Z三、可迭代对象与迭代器对比: H0 q; O$ h/ k
    可迭代对象:% j, I, g* v  Z; 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)( z3 F9 v9 ?' |+ Q* E
    直观,可以直接看到里面的数据2 z  `/ q  z$ h" V7 j& ^
    占用内存
    ; O$ n2 R* W, ~- k2 }不能直接通过循环迭代取值% O4 E+ Q$ E% \4 ?- R0 [
    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  l( d! R9 G- }6 L
    迭代器:
      l2 |" y) ?8 g节省内存,按需取值
    : @6 t- w, a- L可以直接通过循环迭代取值  |! W  s' u" c0 G) ~; b3 l% j+ _
    数据不直观,操作方法单一/ ^9 n4 i# z) |* x$ m6 ]9 g) Y( [4 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
    - b# S! I$ c6 P# T1 ]8 s) V9 O四、生成器
    # R/ A: K6 \4 w5 M& U3 J/ \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
    , G  y. N" H% o4 c: Q& W, X
    0 `9 q) w: O; A" K定义生成器的方式:
    ! i& B* y- b' ?' t5 ]5 a3 q通过生成器函数构建生成器; j8 X6 e" O1 A* m* U0 _
    111.png
    1 l  a4 Q" n) g6 {
    / e$ T% D; b6 t( Z
    - l: s" C8 [3 @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; n- w+ |- l1 a! u4 v0 K) _" H1 ?, \

    & b2 M* Q& |8 m; ?( s- u也可以在一个函数里定义多个 yield
    $ q& @1 e+ P8 ]: t" Q+ c
    5 W2 g* z- {+ i" C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  P6 }: ^. p! q; M
    . c6 |; N: u3 s1 r' ?8 y+ W
    yield 与 return 的区别
    4 `; }6 ?8 O" `$ Q% I" s/ E
    ' x, d2 g; r0 ~2 v% R' T5 P1 x8 P$ freturn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
    + @1 j/ A8 h( l. m; a- Cyield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+ _% s* T3 D/ H4 K! K
    应用举例:4 X% ?9 G4 A9 {8 `. ~

    9 Y4 M$ h3 n3 V8 e8 r( i2 ^. I+ y8 c) F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$ E* p) J, j; F$ y; D
    222.png
    - b3 {, D, U) w& u- G; K( S5 d* o2 w& ^
    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):
    8 |$ @9 p6 F. g/ q( | 3333.png
    3 s4 z! G* r* _$ g/ Q6 Z1 _- f! M1 x' }5 Q
    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8 A8 v6 h0 I" ?" a2 K

    / M( a+ ]$ \; J1 b  m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
    : S& M! G# N" H  F; U, P+ m' c( ?0 N" X2 t3 g
    在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用: j- _7 t( T- g' U( {

    9 }1 @+ d. W; W3 X3 ?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5 j% |4 Q7 }: u$ q; ?
    ' }: R* E& ?" g+ R- v8 }1 ~
    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2 c# X. E- F' ^- b; Y+ K

    0 |+ y# `% C3 ~+ W' [( {2 j7 `4 M7 r" ^  o
    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1 L1 |$ I0 V" B

    & K/ P" M: F, X
    ; D/ {( ~$ }8 {+ H+ i0 q2 V0 R: S( R+ q* K# m& ]
    通过推导式构建生成器
    $ l& b8 o$ |6 G2 T8 ?1 ?列表推导式:6 T5 ?% ?+ I8 H. c
    / `6 z: u7 g4 K6 X
    生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可
    ' b; p3 @5 D& X5 [. a! V) u, }+ q

    9 E8 p1 _% f- r% Z$ c, q列表推导式和生成器推导式的区别:! C: a: P: D2 R/ w2 h

    / Q- ~/ j; K) P3 O+ H8 ]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/ U. x2 S: |* J, X2 m/ z
    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  l6 o8 \& N4 S$ @6 l9 G* Q: C+ i3 `2 a2 k
    列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址
    4 ?- p, D# k. H————————————————
    % r4 p/ Z$ R. h" P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。
    : p9 X" a: z. g8 A2 Q原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143
    5 u  x3 Z  n+ H6 I5 S+ w  I4 D5 ~0 ^7 \& I+ P) J3 ~

    0 [: ^1 l& {2 o2 u
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