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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; j9 y% \; W* X( I+ M+ K& K* t: b; g
    字面意思:! e2 _* N* r; o$ X  c
    对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))6 P/ }& x, S/ k: 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) I, ~6 t( [' V+ @; k
    专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    7 K: R0 _: K' Y2 ?1 g目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等3 J# M& i6 [. v$ `5 W
    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 F+ y( w  y7 }+ Q& d3 Q
    1 s6 L" E/ u" }, C

    % ?- x; N" H1 S! u. _+ f" ~优点:
      i' W& g" Z; g$ P# q6 n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
    ( x& c4 Z0 O# n+ x# k6 G, g拥有较多的方法,操作方便:增删查改等
    & Z$ F! d- k+ w! O+ D) g3 X4 K$ p缺点:6 k3 m( E; p; E6 v
    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
    ' d+ q) {! @, u6 M* y. E0 n% d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4 h" @4 L9 H2 @& m
    二、迭代器) q2 x5 [7 v1 b; l0 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
    * `; d. f  ?4 ?1 {3 f- E1 m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, l0 {2 P: A, Y7 G( U- y" m  x
    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1 w+ V/ d( i. y5 d3 T0 u; v
    7 @. n. _5 p2 r: P: o5 c, X! d$ R( i
    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
    $ k) C4 X2 z" o8 B" ^- N/ I
      }; {) ^! s6 f, k# [2 j优点
    . c9 b" R! w' P- 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): w$ ^7 F& A' O% D- I$ }5 o6 }
    惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取
    + ?! s3 h) O0 R. f缺点:
    3 y" q& D  O  ^& v' e' `/ o( K$ n速度慢:需要一直 next
    5 \: Q0 l( g/ u' ~: P不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`
    ' u+ {. v+ `7 R8 J( a4 E  a$ u不能直观的看到里面的数据
    ' u2 n+ X3 ?! m3 t8 o0 N4 n' A  i三、可迭代对象与迭代器对比
    8 m$ K- r, [. D* \9 t# Q. b. m, ?可迭代对象:
    ! O5 q$ |7 Y) y: ]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)
    ' f/ ?8 M; K- d6 H1 _4 j! p直观,可以直接看到里面的数据
    6 u0 U% y: R( ~; @占用内存* a" Z7 g; l( v% y$ a  ^
    不能直接通过循环迭代取值
    . X9 g! s0 R  B" H- d, q/ M/ v4 u1 p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9 Z4 c( y0 O" A6 B5 X# Y
    迭代器:6 Y3 z( p1 ?5 l
    节省内存,按需取值" o" Y0 s/ t( v) m) d- O
    可以直接通过循环迭代取值
    & T( Q* V8 H! M) ~数据不直观,操作方法单一: `1 B9 Y; m8 D& h0 [
    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
    . j2 y' u1 @, ^5 J四、生成器
    / i6 W: g* @- w( |; B# w8 X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 h* Z/ ]+ C" i) q( T  D0 o* W! O. h9 ?
    定义生成器的方式:' _* ^1 A7 w1 S; f& _: ^8 w
    通过生成器函数构建生成器
    2 z: ]/ ~' E7 @ 111.png
    2 L2 X  B; J0 A8 R
    6 c; b' A/ B6 }9 h$ D8 _7 K+ r# \) D+ 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; b. g- k0 C& R

    2 K4 G" `" K" A9 \7 C" x$ }$ f也可以在一个函数里定义多个 yield
      q, s4 s  u  E9 p) Q( V4 U1 J
    % C) [- u0 g8 m- v" m  y% ]) {: t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
    6 b" l* q7 c; R; C% s
    8 v6 l- R/ ~+ D7 D, C* ^yield 与 return 的区别0 j& _' W/ ^: @' R

    7 M# B" O0 ~8 ureturn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 r' ~- W3 D! j4 T* ?5 ~4 S% fyield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
    5 b( x9 e8 }! X( a应用举例:
    0 Y$ |9 o$ s$ D* o% E; u1 H" D0 e- i# D6 y& ]3 \
    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
    " g" f( v- ^* C% y% j) R, u 222.png + V' y# {9 J7 B$ M0 Q9 A

    ! ]+ X* f0 X& r5 g- F6 N5 g' k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):& n& }" m! o! \4 X
    3333.png
    4 k; k7 E  e0 B. o% l0 y  z/ w2 S$ V/ D5 ^
    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
    - J: j! o7 A. ?0 M
    8 o) z* F7 ]9 u/ s) x$ H5 u* i2 r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* R* d+ R7 }! y0 Q6 h

    : X2 K5 B: b/ i: A8 X0 U在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用" ?: E+ K/ D% V' j, @

    ( T" `3 q$ l) r: 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. j* j# ?. k, K5 T. }" M
    3 T. Y  }8 E# a/ t: J4 d: J
    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' Z9 b/ M/ a% _) V( z9 }
    & ^5 D% e1 T1 J* {# ]
    ! l/ ]6 ?9 i; Z. W6 N+ o6 X6 R) I
    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* g/ Q' h7 F( ?+ h# T& e

    4 S3 S% I8 d! y& D
    9 y4 a$ h0 z! f" \+ G! ]5 o; H/ B
    通过推导式构建生成器8 k2 Q3 d; i& f( M! X" e& s8 P4 }
    列表推导式:
    8 N- L) G* v$ s/ @8 F3 Q* }2 T8 Q
    生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可
    / J! w$ k+ d% z# w. {' B! |. f2 \# H9 G4 ]+ ]# r' {
    + T* t- Y6 q4 t, o, P$ u5 {/ C
    列表推导式和生成器推导式的区别:
    4 R* F: B6 ?& h  D$ Q4 J2 D
    6 B; t" b& `% E) u1 ?" ?) p& V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
    1 ]1 ]' J/ O( p1 O9 c, E) N4 N3 D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 Y" ]" l8 T5 X* Z' m  K* X& J
    列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址
    ) g/ `8 p2 F$ P, C+ {————————————————$ I; d0 L: D! y$ l0 f
    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。* |- S. J0 c" c2 ^0 q
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143* d4 [1 O2 ?4 p; u3 |
    , v- v8 \" Q3 N+ Y* H
    % S$ n, w. i8 S% S- p; P: V9 b3 W
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