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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
    ) T7 L4 Y9 H6 V" w0 @% z9 }/ L1 J字面意思:$ @) m6 r8 I6 [2 {+ U1 @
    对象:Python 中一切皆为对象(巧了 Java 也是(手动滑稽))# z% q9 ?# ^& o3 d# F; M" s/ S  Q
    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
    . n% s1 {( f0 a3 I& e# I, O1 A专业角度:内部含有 '__iter__‘ 方法的对象
    ' q! ]/ x% ~. d. @目前学过的可迭代对象:str、list、tuple、dict、set、range、文件句柄等
    8 f( [) v; D: g6 a$ q1 t0 z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+ z8 [/ S8 M+ R$ s+ M

    ! q  H  {& c- q5 b' i' W! ~) X
    优点:
    2 i1 Y* f8 {/ z( V# y4 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
    1 K% R1 z) u& R0 z, \3 a5 k% D: {/ T/ z拥有较多的方法,操作方便:增删查改等
    & C6 D0 Y/ O  e" E& s缺点:# Q1 t9 a& K7 ~
    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, e: w, L" }5 y. \# g
    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% j" N+ q  `/ }; `- D1 ?) `6 o
    二、迭代器2 W$ ^! I% n" @6 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
    9 v, u( j$ i5 K. x! o0 O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4 I  O6 D+ H4 Y* I7 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! t  j  x8 _( D

    ! b/ \( Z2 P) b! y5 d* f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; s2 b. Z' \3 t7 M6 }/ V) f$ ~0 k
    . c2 C. X; Q7 h; j3 _
    优点5 _4 ^7 n- }- Z. r; q. p# Z/ A% S6 b
    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): T+ [" p; Z3 z, {* w
    惰性机制:next 一次只取一个值,绝对不多取# j6 v" U7 p+ M6 W- h( j
    缺点:
    . }' D4 [9 {3 Y6 m, z6 R速度慢:需要一直 next, c% U: \! F8 w- H( k9 A* F
    不能回头:只能一直往下取值,取过的值没保存就没了`6 F8 R# h& H6 p& [
    不能直观的看到里面的数据
    5 T0 d. C7 h3 y+ i: q三、可迭代对象与迭代器对比9 f$ b. G  G4 P+ o  `
    可迭代对象:- D9 Z; p: b  v; d
    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)
    1 b: E2 X4 g1 I, S+ \: H直观,可以直接看到里面的数据
    & y+ F. l3 T! \3 N( {, R占用内存0 Z4 p& S: H$ U! ]8 ?# P( ~& K
    不能直接通过循环迭代取值
    * d0 c8 X. v  B" j  e& Y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' v9 [/ T: }. b4 Q3 `% O
    迭代器:* I% y% x7 Y; {/ z& d3 i
    节省内存,按需取值+ M9 W- P( s. S7 g$ K3 j
    可以直接通过循环迭代取值+ n" f# G2 a  s  Q/ U
    数据不直观,操作方法单一
    1 q9 r) V- X) ], ~2 U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. {7 O. D7 d0 {: s% @# z+ |, B
    四、生成器
    6 g, \. W- `6 Y1 h8 h: 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: U7 [1 e" @- l& F- W$ q3 \* L! W

    7 j" F1 N" J& D& H% X定义生成器的方式:) C1 T% K( f) V, G* V
    通过生成器函数构建生成器; S' G6 [. {( e# K
    111.png 7 b2 E# z" A# y$ B
    : x9 d+ D8 ^$ L; N
    ( F" Z# I+ {  w  F# S
    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
    % B2 A) z1 g- W2 F4 }0 m! d
    - T* B6 U' ^4 v6 \6 X2 S4 n1 ^' T也可以在一个函数里定义多个 yield, ^$ S2 b( _: E! U$ ~

    5 k* u5 p( E7 m4 C8 {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* X' c, ]- j* g$ R9 y" k
    ; ?5 e3 f( s  H
    yield 与 return 的区别. O" D& E+ R6 ?1 }, N% Y
    7 T$ ~# K( L8 b
    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- I0 i  p# ], x, l
    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' d8 W1 g+ _1 {4 P
    应用举例:
    3 I' f! A* ]6 F. I2 m
    0 w- I- I6 j, l7 D% P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
    2 r. X- @( m+ X5 \ 222.png , j0 _( e5 E; l! J

      x8 D+ ]  d' w$ d0 G  v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):
    , d2 z" B7 b- U1 g+ ?9 J 3333.png * w. J4 [- u% b6 z7 {

    1 R" T' Z& t% f6 e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* Z: h+ }( h% [/ e* S; d0 A; w9 B
      R* s8 ]( K/ K! l$ I6 W
    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  d. a' y! c* j' M6 {" t, T6 [
    8 e0 @( O' i0 ]5 a7 v5 w
    在使用 send() 的时候,可以将参数传入生成器中使用* h% W; {6 k$ b0 V5 N
    8 E2 c" `0 T1 w" I
    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
    ) s" t9 V5 t. W* m( h/ [7 Z3 b2 K; H6 _( d2 R# v' a% |1 W3 L
    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5 V% }: V4 u/ V( P8 O* W$ S

    ! T, g6 f9 N3 j8 W, \$ t1 a+ 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
    $ h) e/ b0 P1 F$ x, V- D  u  T' N5 M6 B: ~% T5 Y

    0 p  L/ Z& `( {* ~0 E( P: b- S, \+ c4 I9 Y, k+ X; i3 I1 K* A
    通过推导式构建生成器
    - l: _5 J4 Y9 Y+ h6 @" P列表推导式:
    - O8 F2 {* a1 U0 L$ P/ b, |) h0 X  R; d
    生成器表达式:和列表推导式差不多,把 [] 改成 () 即可) b4 ?6 g. u7 W6 @- c5 m

    ! g( H! I0 O0 z6 b. S' C8 z: P& O' V4 N# `' r
    列表推导式和生成器推导式的区别:; y# G3 B% r+ y; a
    ! k, M, r* V! w8 w" }
    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
    : `6 e4 B$ ]4 V( n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) d4 ~7 \% [4 Y; D5 e4 U
    列表推导式一目了然,生成器表达式只是一个内存地址
    * L, Q! u% E& t. A+ v————————————————# p1 j, g* b' a2 [" X2 q  S7 y& x6 o( Q
    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。
    " y+ L4 r2 h% C2 Y原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42511320/article/details/105676143! z1 _3 t% ]: V8 z% Z# [

    0 ^) k/ |1 V7 k/ `3 h- e8 y
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