python15:迭代器和生成器
迭代器和生成器都是Python提供的强大工具,可以帮助用户写出优雅的代码。下面介绍迭代器和生成器的使用方法和内部机制。
迭代器
在Pyton中,大部分的容器对象都能用于for循环中:
for element in [1, 2, 3]: print(element) for element in (1, 2, 3): print(element) for key in {'one':1, 'two':2}: print(key) for char in "123": print(char) for line in open("myfile.txt"): print(line, end='')这样的访问方式是非常便利的,迭代器的使用遍布Python。在for语句中,首先调用容器的iter()方法得到容器的迭代器,Python要求迭代器定义了方法__next__(),该方法一次获取容器的一条数据,当容器没有更多的数据后,__next__()抛出StopIteration异常告诉for循环结束。你可以使用内建函数next()调用__next__()方法,下面是一个例子:
>>> s = 'abc' >>> it = iter(s) >>> it <iterator object at 0x00A1DB50> >>> next(it) 'a' >>> next(it) 'b' >>> next(it) 'c' >>> next(it) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ? next(it) StopIteration明白了迭代器后面的机制,就很容易为你的类添加迭代器行为了。只需要定义一个__iter__()方法返回一个实现了__next__()方法的对象,如果类定义了__next__()方法,则__iter__()返回self即可:
class Reverse: """Iterator for looping over a sequence backwards.""" def __init__(self, data): self.data = data self.index = len(data) def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.index == 0: raise StopIteration self.index = self.index - 1 return self.data[self.index] >>> rev = Reverse('spam') >>> iter(rev) <__main__.Reverse object at 0x00A1DB50> >>> for char in rev: ... print(char) ... m a p s为什么使用迭代器,而不是用列表?主要在于列表占用太多内存。使用迭代器可以一次计算一个值,而不是通过列表一次获取所有值;并且,使用迭代器可以更通用、更简单、更优雅。
产生器
产生器用于创建迭代器,他们就像通常的函数,除了返回数据时使用了yield语句。每次next()被调用,产生器从停下来的地方重新开始(它会记住所有的数据值和最后执行的语句)。下面是一个产生器的例子:
def reverse(data): for index in range(len(data)-1, -1, -1): yield data[index] >>> for char in reverse('golf'): ... print(char) ... f l o g任何能通过产生器做的都能使用迭代器做到,产生器能如此简洁是由于__iter__()和__next__()方法被自动生成了。
产生器的另一个好处是本地变量和执行描述在两次调用间自动保存,因此产生器更容易写,也比使用那个实例变量更加清晰。
在自动生成方法和保存状态之外,当产生器中止时,他们自动抛出StopIteration。
总体来说,这些特征使使用产生器更加容易。
产生器表达式
一些简单的产生器可以使用表达式描述,成为产生器表达式。产生器表达式更加简洁。看下面的一些例子:
>>> sum(i*i for i in range(10)) # sum of squares 285 >>> xvec = [10, 20, 30] >>> yvec = [7, 5, 3] >>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec)) # dot product 260 >>> from math import pi, sin >>> sine_table = {x: sin(x*pi/180) for x in range(0, 91)} >>> unique_words = set(word for line in page for word in line.split()) >>> valedictorian = max((student.gpa, student.name) for student in graduates) >>> data = 'golf' >>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1)) ['f', 'l', 'o', 'g']
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