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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
    + V) {: n$ _3 t; ^4 a1 p字面意思:: W% `$ m  ?: a: ]4 ]1 s+ m
    对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))
    / ]0 i  _. T+ F) [6 n3 [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" p) F6 K/ ]9 J5 s+ J
    专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    + L7 _# g, @: n" s6 T3 K目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等
    ; ?2 c. d" I  c0 g, b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+ @8 S: B0 B) b6 i5 ^  x

    1 S( P- C/ b, b5 S7 X8 ^4 k" e7 i3 n
    优点:
    # J: c4 Y3 c( ?. 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
    & x  n) t3 ]: U9 E9 c# g6 \拥有较多的方法,操作方便:增删查改等4 [  w$ c! V, O, f; G
    缺点:8 ^: ~* P6 R: p
    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  p9 T$ j* B) |3 p: F3 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  F- d+ `1 _1 f- ?; y3 n
    二、迭代器
    5 b$ d* ?! Z' s/ I4 [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" x4 o/ A6 I# C
    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
    ( _+ P) r5 f' ?1 k9 y% G/ X: e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0 J  U) s$ \! ~& `! U% b
    2 n# C" e' [9 R3 X
    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
    ) S4 C+ L/ m' h+ ]2 b1 f: l' x/ ]; x+ L- R
    优点
      c/ X  O8 x6 W5 N. `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)- L8 ]1 C! G! U% R" T
    惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取
    # Z" d$ D, E: ]( U缺点:
    ( u! q6 h3 K" m速度慢:需要一直 next
    5 g7 f8 U9 ?" P0 Q& E2 f  h% I不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`
    2 g, @, A' Q- o" b# u. N不能直观的看到里面的数据9 [4 M( k' Z0 A; A: Z& m, g; u; `
    三、可迭代对象与迭代器对比) |1 Y$ y1 w( X: c; `
    可迭代对象:
    7 u% h! |5 @+ v) v8 r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)+ c0 l5 m1 S7 ]# g) p
    直观,可以直接看到里面的数据
    1 `6 M/ G! @8 @3 R/ P占用内存
    . X$ r- l1 K& S) K9 k3 r, W不能直接通过循环迭代取值
    % i, O7 R5 A7 q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
    3 f. k. `6 t& G6 U! V迭代器:2 q; T* k4 D$ C9 Z$ u  L' u
    节省内存,按需取值2 E5 J7 O, J: J4 `9 x9 O
    可以直接通过循环迭代取值
    $ S$ ^/ M# r& A9 C# ]; o数据不直观,操作方法单一
    / H7 r# R$ F& D$ L1 E, ?+ i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3 x+ i4 c- u* y2 T: V9 r
    四、生成器7 m# q6 E/ W. c. W5 P3 ?7 d7 O
    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" u( y+ [# k9 u! z$ {

    . A( b! V% ], k* ]3 e) H+ [3 e  k# e定义生成器的方式:
    & B2 W! I; I2 s0 R& h通过生成器函数构建生成器$ s9 U0 a; }8 o
    111.png
    * x- Z. E$ s4 d1 M5 m- M$ D+ e* m! ]" a& I" k9 t

    $ p3 k% v# M" \# I8 A# o; q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
    ; R; Z) _' M2 ^+ {. r' R0 B: L( P% |, \5 O2 n/ G: q8 f3 w
    也可以在一个函数里定义多个 yield
    9 r6 Z8 M5 i! m5 V- f" I! ^
    $ p' l% P, M7 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  k; P# S- X$ `) B* p

    5 f: ~  I# x( F* i6 dyield 与 return 的区别
    ) P0 ~6 r$ A; B; P5 I6 C' }6 y1 x0 K- ?) D; r
    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) H1 a' M% c3 T7 W) h' C
    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
    ; M0 i# S& N$ t2 {% g0 b* _应用举例:
    3 X! V/ c) L% l: k$ n
    / v3 e" n# G9 w3 E8 }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
    ) L+ ]' V  a1 p 222.png & q2 y3 b3 g2 P% ~: |. ~
    & G. }2 f) {0 @! U& 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):" Z6 B/ L" b! b# [( K3 B8 l& s
    3333.png
    " i- t* `3 |% w( A/ [; ^
    $ @1 `" U' O$ X2 P, F. S7 j" I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
    : M7 `6 o' B- G3 w- X8 a( J' t3 I5 q5 L9 a3 |
    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* ~+ x  ]5 C5 x7 d8 F' m% @( A3 j

    2 ]  k8 a* b7 |在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用1 Y+ ~' X! ]9 e8 b5 ~

    $ r# l% z8 M! h; l/ B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: A: N2 c9 h, u& m$ p
    , H. T7 Y, q5 Z4 B6 [7 }3 X3 s
    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
    : k) u) |2 J$ ?1 A, Y" \5 o2 m. K2 h, p, _: u, V
    * ~2 e( A$ }# z! o1 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
    $ H; }7 [% H5 o2 b- ]" F9 M5 Q8 d6 b& j
    1 r4 f2 \7 H1 ^9 B) W) H" n
    $ v. p1 |: M4 _
    通过推导式构建生成器
    & l; x  ]. `5 W; Q# e列表推导式:
    ' A$ ~9 x6 i3 ]  Z8 p, `/ z& p$ v7 c5 r6 q: o
    生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可7 O) z5 @9 ?7 F8 u7 e
    - B' N$ m: \$ o/ ]

    ( ?3 f2 _/ j! L1 e) l/ `6 B! W列表推导式和生成器推导式的区别:, c. M  m9 c8 |0 U- Z! d4 y8 f
    7 t# B3 ]8 W" r# j/ A+ r# f) @
    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. k5 ]' _6 V. O& O
    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
    5 Y, U, [' ~! V% ^列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址- x8 E: r  E4 I
    ————————————————
    2 k) `0 t4 L# q" K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。
    2 ?1 r0 D- e6 k原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143
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