列表生成式是 python 内置的很是简单却强大的能够用来建立list的生成式。python
有这样一个需求:
l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 循环每一个元素加1ide
l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] # 使用列表生成式将列表中的各个元素加1 list_num = [x+1 for x in l1] # 这里就是一个列表生成式 print(list_num)
列表生成式能够用一行语句代替循环生成上面的list函数
迭代器表面上看是一个数据流对象或容器,当使用其中的数据时,每次从数据流中取出一个数据,直到数据被取完,并且数据不会被重复使用。
从代码的角度来看,迭代器是实现了迭代器协议方法的对象和类。
迭代器协议方法主要是两个:
__iter__(): 该方法返回对象自己,它是for语言使用迭代器的要求,只要函数含有__iter__就能够说这个函数是可迭代的;
__next__(): 该方法用于返回容器中下一个元素或数据。当容器中的数据用尽时,应该引起 StopIteration 异常一个类只要具备这两种方法,就能够称之为 迭代器,也能够说是可迭代的。spa
s1 = 'hello world' print('__iter__' in dir(s1)) print('__next__' in dir(s1)) # 字符串s1包含 __iter__ 方法且不包含__next__方法,因此字符串 s1 只是一个可迭代的类型,并非一个迭代器 # 执行结果: # True # False
s1 = 'hello world' s2 = s1.__iter__() # 将可迭代类型转换为 迭代器 使用 __iter__() print('__iter__' in dir(s2)) print('__next__' in dir(s2)) # 使用 __iter__()方法将 s1 字符串转换为迭代器,迭代器既有__iter__方法,又有 __next__方法 # 执行结果: # True # True
自定义一个迭代器必须知足:
类中必需要定义 __iter__ 方法和 __next__方法code
# 自定义一个迭代器: class My_iterator(object): def __init__(self, x, max): self.mul, self.x = x, x self.xmax = max def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.x and self.x !=1: self.mul = self.mul + self.x if self.mul < self.xmax: return self.mul else: raise StopIteration if __name__ == '__main__': myite1 = My_iterator(2, 100) for i in myite1: print(i)
迭代器必定是可迭代的, 可是可迭代的不必定是迭代器对象
使用生成器能够生成一个值的序列用于迭代,而且这个值的序列不是一次生成的,而是使用一个,再生成一个,可使得程序节约大量内存。
生成器对象是经过yield关键字定义的函数对象,所以生成器也是一个函数。生成器用于生成一个值的序列,以便在迭代中使用。blog
自定义生成器:内存
def foo(): print('1111') yield 1 print('22222') yield 2 f = foo() print('type f:', type(f)) print(f.__next__()) print(f.__next__()) # 执行结果: # type f: <class 'generator'> # 1111 # 1 # 22222 # 2
执行流程以下图:字符串
须要注意的是 yield 是生成器中的关键字,生成器在实例化的时候并不会当即执行,而是等待调用其__next__()方法以后才开始运行,当再次调用__next__()方法会在第一次yield返回值的最后开始执行,不断的调用__next__()方法,直到最终返回 StopIteration 异常为止。generator
实例1:移动平均值
# 移动平均值 def foo(): ''' sum 计算总和 count 计算有几个数 avg 平均数 :yield: 返回计算出的平均数 ''' sum = 0 count = 0 avg = 0 while True: num = yield avg # 接收num,返回avg sum += num count += 1 avg = sum / count f = foo() next(f) ret = f.send(10) print(ret) ret = f.send(20) print(ret) ret = f.send(30) print(ret) ret = f.send(40) print(ret) # 执行结果: # 10.0 # 15.0 # 20.0 # 25.0