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TA的每日心情 | 慵懒 2020-7-12 09:52 |
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一、可迭代对象* K/ f+ w- ]4 S0 C P% U
字面意思:
( J; Q& e0 c/ d; A对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))
* Z% P' {3 K4 b6 ?4 S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
: m6 r) _9 w7 d' B专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象 O8 g2 z: a8 [2 c# U4 d+ x3 r
目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等4 D: U2 o3 x$ k7 @& 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
, u3 G! A7 o& g 5 a$ s4 @/ w' i9 @
3 N- E5 b/ a2 y优点:
5 W/ I2 g+ A. S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# G: e' p7 R4 M9 A
拥有较多的方法,操作方便:增删查改等
' L$ _4 p1 S% k% m, W7 t缺点:
6 S2 k+ P' v3 _3 D! [* H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 }8 [1 s7 k7 ~4 m2 N4 e
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" n9 u2 [" j7 q& Q; n& k
二、迭代器+ i* g+ x7 ]( `6 c
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; r% q0 q4 v- h1 _6 g
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" `( T( ^( |. x! b2 f n5 E9 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$ F" L3 {- H8 y/ V: |. `" K
1 D; r1 O' e( v( Q6 [
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 L+ o$ a+ s' Y: I* Q# l& n8 s![]()
8 X* \4 R! |- o+ d9 q7 I) d优点
! O' N6 W# ?$ ?# P* Z$ W' \* p8 Z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)
5 N& l3 ~# T5 `% J ?9 ]惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取& U: F" }+ e4 r# K" I
缺点:6 v7 K8 H1 X" ^# f9 @
速度慢:需要一直 next
9 h' x( Q) c/ j3 l不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`
, h: l9 N8 x4 v! h不能直观的看到里面的数据- e9 R; h/ ]" s3 w' y7 B
三、可迭代对象与迭代器对比+ J$ W7 S2 B+ P; F3 B
可迭代对象:
8 l3 k% ^+ b" I* j& T* 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)! L5 P* Q3 f3 _9 V3 t
直观,可以直接看到里面的数据5 l5 e% k' M& e" l6 s3 I
占用内存9 h3 B% X( k& y0 D; M1 a/ t
不能直接通过循环迭代取值
* G! Z" P) A2 l8 I& V9 b* |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
+ b+ o& `4 z" S迭代器:
7 b- e% p$ [/ ?8 j# Z节省内存,按需取值
7 }- p& Q( v9 A7 H9 Z" l3 B4 ~; b9 M可以直接通过循环迭代取值
& h3 W; S R) A4 Q I; P数据不直观,操作方法单一
0 I' X/ X! T. |+ s# k, Y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' t& X2 A/ z: } t9 d, q; D$ o
四、生成器+ p! v3 h6 W0 `5 n' G. 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
! h: K% k9 |$ T: b) `) F$ a9 X. ]9 g2 e; q1 j- [4 N) |
定义生成器的方式:( g: f C) B# d) l# h
通过生成器函数构建生成器
' ]: w% F3 E4 o( o T
' F, e# A: d5 M. n
: F+ V- y4 T" K$ G% |: y8 X7 F, d
; U1 C; K/ Z; x
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
# a, @2 F; l9 z7 g : i8 R: k" V. J! _7 e$ \1 M
也可以在一个函数里定义多个 yield
/ J- a& c. y9 ]+ v/ B ) ` d _7 T5 `5 q% {: i3 Y/ ]
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
+ S( s0 x3 |# t6 d+ T- o4 v' f0 \/ v7 K3 o3 a+ E
yield 与 return 的区别# z7 G% @0 J2 M( W9 C1 k
$ U; z/ P5 C/ L" _- R0 Hreturn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
2 l2 |4 j1 m8 q& hyield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
. p: y [2 d& m0 k# I/ A- H应用举例:
, _6 ]) {" B: d. \5 M, I8 ^, e" x3 p* i" \
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
" |: z1 f; p$ h' d8 h8 R4 {
8 H( }4 N$ y, U) S% w0 v
2 o F& ]1 a2 T: U& R! l( |1 M$ P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):
1 u6 G0 i) }% H" {! }
2 F8 w) t0 w$ D/ h4 N6 I
. l3 B, t- W, S1 O3 |. g% 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
7 o: [; A, v; |/ R" |+ _![]()
0 ?' b" c( h" L, [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' B& g% u! ?' [# C$ i! v0 w
![]()
) g, R/ n0 H6 l. w( D在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用
' R% I; G: I4 t, I+ E' l
# J" \6 I, l9 v- x4 p2 ^, ]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
% T: j3 ]6 l" X/ L# Z1 U9 o![]()
2 Y* ? |+ D! h) V: Oyield 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& ^: F- m2 i8 u# J7 ? s
! c# [- y) g- z: N& W: k e% ~& V
![]()
; c. F8 v6 _! ?5 s: z0 c# i0 y# {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
; ^+ O: t- g- o& |$ U: ^: D) N4 X- r![]()
7 b1 X4 W% r- H; ]: Z( o* h; u8 s; U6 x8 `2 \% X( E
a K& [: l1 Y3 Q: T
通过推导式构建生成器. f( V! n! r1 f1 S3 {4 R' ?
列表推导式:
, G- ~/ ]1 N$ z4 g) x/ q( O- l![]()
O+ t z' w$ W8 H, F) Y生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可$ K# k* m h, {( R' f
; N6 ?6 N7 ?+ j# u' n+ G; [
5 y3 z0 Z8 s( v# E: @列表推导式和生成器推导式的区别:2 k2 N5 Y' E7 M3 w9 v @
' z' R5 x8 b0 n4 D0 \
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4 a7 ^/ M6 c& S
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
, ]4 \$ R1 y) t1 _$ h* ~. X列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址+ E- u8 }5 e1 w% Y% p4 Q
————————————————0 S: Y4 q' n% x: j5 A A
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4 ^9 [$ B3 |1 V. I原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/1056761436 J5 \/ @: O/ J9 R0 W* R
) Z! L: e6 ~8 U' g7 K
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zan
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