python中迭代器的作用(Python3.5迭代器与生成器用法实例分析)
python中迭代器的作用
Python3.5迭代器与生成器用法实例分析本文实例讲述了python3.5迭代器与生成器用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
1、列表生成式
通过列表生成式可以直接创建一个列表。代码:a = [i*2 for i in range(10)]
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:zhengzhengliu #列表生成式 a = [i * 2 for i in range ( 10 )] print (a) |
运行结果:
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
由于受内存限制,列表容量肯定是有限的。创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,若只访问前面的几个元素,后边的绝大多数元素占用空间浪费。
如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那是否可以在循环过程中不断推算后续的元素?这样就不必创建完整的列表list,从而节省大量的空间。
2、生成器
在python中,一边循环一边计算的机制,叫做:生成器(generator)。创建一个生成器的方法有很多:
(1)将一个列表生成式的[]改成(),就创建一个生成器。代码:b = (i*2 for i in range(10))
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:zhengzhengliu #列表生成式 a = [i * 2 for i in range ( 10 )] print (a) print ( "type of a:" , type (a)) #生成器 b = (i * 2 for i in range ( 10 )) print (b) print ( "type of b:" , type (b)) for i in b: print (i) |
运行结果:
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
type of a: <class 'list'>
<generator object <genexpr> at 0x008b8d20>
type of b: <class 'generator'>
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
结论:生成器的元素只有在调用的时候才生成相应的,调用到哪一次才会生成到哪一次的元素,只记住当前的位置。
注意:列表可以直接打印出每一个元素,而生成器不能用切片的形式去取,会出错误。
打印出生成器generator的每一个元素的方法:如果要一个一个打印出来,要通过next()函数获得生成器generator的下一个返回值。
生成器generator保存的是算法,每次调用print(next(b)),就计算出生成器b的下一个元素的值,直到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出stopiteration的错误。
|
#生成器 b = (i * 2 for i in range ( 10 )) print ( next (b)) print ( next (b)) print ( next (b)) print ( next (b)) |
运行结果:
0
2
4
6
不断调用next(b)很麻烦,可以利用for循环,因为生成器generator也是可迭代的对象。
(2)当推算的算法比较复杂时,用类似列表生成式的for循环无法实现,还可以用函数来实现生成器
例如:著名的斐波那契数列(fibonaccl),除了第一个和第二个数之外,任意一个数都由前两个数相加得到:1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:zhengzhengliu def fibonaccl( max ): n,a,b = 0 , 0 , 1 while n < max : print (b) a,b = b,a + b n = n + 1 return 'done' fibonaccl( 10 ) |
运行结果:
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
总结:fibonaccl函数实际上定义了斐波那契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意元素,这种逻辑非常类似generator。
fibonaccl函数和生成器generator只有一步之遥,要把fibonaccl函数变成生成器generator,只需要将print(b)修改为yield b就可以了。
最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。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,
即:yield保存了函数的中断状态,返回当前状态的值,函数停在这里,后边还可以继续回来。
另外,函数可以不再等待其执行结束,可以中断在某个地方做其他的事情,结束之后还可以继续回来接着往下执行(具有并行的效果)。
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def fibonaccl( max ): n,a,b = 0 , 0 , 1 while n < max : yield b a,b = b,a + b n = n + 1 return 'done' print (fibonaccl( 15 )) f = fibonaccl( 15 ) print (f.__next__()) print (f.__next__()) print (f.__next__()) print (f.__next__()) print ( "===========" ) print (f.__next__()) print (f.__next__()) print (f.__next__()) print (f.__next__()) print ( "=========start loop========" ) #接着打印后边的元素 for i in f: print (i) |
运行结果:
<generator object fibonaccl at 0x00548d50>
1
1
2
3
===========
5
8
13
21
=========start loop========
34
55
89
144
233
377
610
用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。
如果想要拿到返回值,必须捕获stopiteration错误,返回值包含在stopiteration的value中。
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def fibonaccl( max ): n,a,b = 0 , 0 , 1 while n < max : yield b a,b = b,a + b n = n + 1 return 'done' g = fibonaccl( 6 ) while true: try : x = next (g) print ( 'g:' , x) except stopiteration as e: print ( 'generator return value:' , e.value) break |
运行结果:
g: 1
g: 1
g: 2
g: 3
g: 5
g: 8
generator return value: done
3、生成器并行的实现——单线程下的并行效果
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:zhengzhengliu #生成器并行的实现——生产者、消费者模型 import time def consumer(name): print ( "%s 准备吃包子啦!" % name) while true: baozi = yield #yield保存当前状态返回 print ( "包子[%s]来了,被[%s]吃了!" % (baozi,name)) def producer(name): c = consumer( 'a' ) c2 = consumer( 'b' ) c.__next__() #next只唤醒yield c2.__next__() print ( "开始准备做包子啦!" ) for i in range ( 3 ): time.sleep( 1 ) print ( "做了2个包子!" ) c.send(i) #send唤醒yield同时给它传值 c2.send(i) producer( "alex" ) |
运行结果:
a 准备吃包子啦!
b 准备吃包子啦!
开始准备做包子啦!
做了2个包子!
包子[0]来了,被[a]吃了!
包子[0]来了,被[b]吃了!
做了2个包子!
包子[1]来了,被[a]吃了!
包子[1]来了,被[b]吃了!
做了2个包子!
包子[2]来了,被[a]吃了!
包子[2]来了,被[b]吃了!
希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。
原文链接:https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/78072964
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