python学习之路5

一、列表生成式、迭代器、生成器

　　有一个列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]，列表中每一个元素加1

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

for index,i in enumerate(a):
    a[index] +=1
print(a)



[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

　　列表生成式写法

>>> a = [i+1 for i in range(10)]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

 

　　生成器

　　　　经过列表生成式，咱们能够直接建立一个列表。可是，受到内存限制，列表容量确定是有限的。并且，建立一个包含100万个元素的列表，不只占用很大的存储空间，若是咱们仅仅须要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

　　因此，若是列表元素能够按照某种算法推算出来，那咱们是否能够在循环的过程当中不断推算出后续的元素呢？这样就没必要建立完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

　　　　要建立一个generator，有不少种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改为()，就建立了一个generator：

 

>>> L = [x * x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x1022ef630>

　　

　　建立L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator。咱们能够直接打印出list的每个元素，generator只能一个一个打印出来，能够经过next()函数得到generator的下一个返回值。

>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

 

　　generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误。 

>>> g = (x * x for x in range(10))
>>> for n in g:
...     print(n)
...
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81

 

generator很是强大。若是推算的算法比较复杂，用相似列表生成式的for循环没法实现的时候，还能够用函数来实现。

好比，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数均可由前两个数相加获得：

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

斐波拉契数列用列表生成式写不出来，可是，用函数把它打印出来却很容易：

def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'

 

上面的函数能够输出斐波那契数列的前N个数：

>>> fib(10)
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
done

仔细观察，能够看出，fib函数其实是定义了斐波拉契数列的推算规则，能够从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，这种逻辑其实很是相似generator。

要把fib函数变成generator，只须要把print(b)改成yield b就能够了：

def fib(max):
    n,a,b = 0,0,1

    while n < max:
        #print(b)
        yield  b
        a,b = b,a+b

        n += 1

     return 'done'

这就是定义generator的另外一种方法。若是一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就再也不是一个普通函数，而是一个generator：

>>> f = fib(6)
>>> f
<generator object fib at 0x104feaaa0>

generator和函数的执行流程不同。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。

data = fib(10)
print(data)

print(data.__next__())
print(data.__next__())
print("helloworld")
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())
print(data.__next__())

#输出
<generator object fib at 0x101be02b0>
1
helloworld
3
8

在上面fib的例子，在循环过程当中不断调用yield，就会不断中断。固然要给循环设置一个条件来退出循环，否则就会产生一个无限数列出来。

一样的，把函数改为generator后，基本上历来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代：

>>> for n in fib(6):
...     print(n)
...
1
3
8

 

 

迭代器

咱们已经知道，能够直接做用于for循环的数据类型有如下几种：

一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；

一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。

这些能够直接做用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。

可使用isinstance()判断一个对象是不是Iterable对象：

>>> from collections import Iterable
>>> isinstance([], Iterable)
True
>>> isinstance({}, Iterable)
True
>>> isinstance('abc', Iterable)
True
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable)
True
>>> isinstance(100, Iterable)
False

而生成器不但能够做用于for循环，还能够被next()函数不断调用并返回下一个值，直到最后抛出StopIteration错误表示没法继续返回下一个值了。

*能够被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator。

可使用isinstance()判断一个对象是不是Iterator对象：

>>> from collections import Iterator
>>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator)
True
>>> isinstance([], Iterator)
False
>>> isinstance({}, Iterator)
False
>>> isinstance('abc', Iterator)
False

生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。

把list、dict、str等Iterable变成Iterator可使用iter()函数：

>>> isinstance(iter([]), Iterator)
True
>>> isinstance(iter('abc'), Iterator)
True

Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象能够被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。能够把这个数据流看作是一个有序序列，但却不能提早知道序列的长度，只能不断经过next()函数实现按需计算下一个数据，因此Iterator的计算是惰性的，只有在须要返回下一个数据时它才会计算。

Iterator甚至能够表示一个无限大的数据流，例如全体天然数。而使用list是永远不可能存储全体天然数的。

 

小结

凡是可做用于for循环的对象都是Iterable类型；

凡是可做用于next()函数的对象都是Iterator类型，它们表示一个惰性计算的序列；

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过能够经过iter()函数得到一个Iterator对象。

Python的for循环本质上就是经过不断调用next()函数实现的。