本文实例讲述了Python学习笔记之迭代器和生成器用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
迭代器和生成器
迭代器
- 每次可以返回一个对象元素的对象,例如返回一个列表。我们到目前为止使用的很多内置函数(例如 enumerate)都会返回一个迭代器。
- 是一种表示数据流的对象。这与列表不同,列表是可迭代对象,但不是迭代器,因为它不是数据流。
生成器
- 是使用函数创建迭代器的简单方式。也可以使用类定义迭代器
下面是一个叫做 my_range 的生成器函数,它会生成一个从 0 到 (x - 1) 的数字流:
def my_range(x): i = 0 while i < x: yield i i += 1
该函数使用了 yield 而不是关键字 return。这样使函数能够一次返回一个值,并且每次被调用时都从停下的位置继续。关键字 yield
是将生成器与普通函数区分开来的依据。
因为上述代码会返回一个迭代器,因此我们可以将其转换为列表或用 for 循环遍历它,以查看其内容。例如,下面的代码:
for x in my_range(5): print(x)
输出如下:
0
1
2
3
4
为何要使用生成器?
- 生成器是构建迭代器的 “懒惰” 方式。当内存不够存储完整实现的列表时,或者计算每个列表元素的代价很高,你希望尽量推迟计算时,就可以使用生成器。但是这些元素只能遍历一次。
- 由于使用生成器是一次处理一个数据,在内存和存储的需求上会比使用list方式直接全部生成再存储节省很多资源。由此区别,在处理大量数据时,经常使用生成器初步处理数据后,再进行长期存储,而不是使用 list。
- 因为无论使用生成器还是 list,都是使用过就要丢弃的临时数据。既然功能和结果一样,那就不如用生成器。
- 但是生成器也有自己的局限,它产生的数据不能回溯,不像list可以任意选择。
迭代器和生成器[相关练习]
请自己写一个效果和内置函数 enumerate 一样的生成器函数。如下所示地调用该函数:
lessons = ["Why Python Programming", "Data Types and Operators", "Control Flow", "Functions", "Scripting"] for i, lesson in my_enumerate(lessons, 1): print("Lesson {}: {}".format(i, lesson))
应该会输出:
Lesson 1: Why Python Programming
Lesson 2: Data Types and Operators
Lesson 3: Control Flow
Lesson 4: Functions
Lesson 5: Scripting
解决方案:
lessons = ["Why Python Programming", "Data Types and Operators", "Control Flow", "Functions", "Scripting"] def my_enumerate(iterable, start=0): # Implement your generator function here i = start for element in iterable: yield i, element i += 1 for i, lesson in my_enumerate(lessons, 1): print("Lesson {}: {}".format(i, lesson))
如果可迭代对象太大,无法完整地存储在内存中(例如处理大型文件时),每次能够使用一部分很有用。实现一个生成器函数 chunker,接受一个可迭代对象并每次生成指定大小的部分数据。如下所示地调用该函数:
for chunk in chunker(range(25), 4): print(list(chunk))
应该会输出:
[0, 1, 2, 3]
[4, 5, 6, 7]
[8, 9, 10, 11]
[12, 13, 14, 15]
[16, 17, 18, 19]
[20, 21, 22, 23]
[24]
解决方案:
def chunker(iterable, size): for i in range(0, len(iterable), size): yield iterable[i:i + size] for chunk in chunker(range(25), 4): print(list(chunk))
学习参考:
https://www.python.org/dev/peps/pep-0257/
https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#iterators
https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/290231/when-should-i-use-a-generator-and-when-a-list-in-python/290235
https://stackoverflow.com/questions/312443/how-do-you-split-a-list-into-evenly-sized-chunks
更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python,迭代器,生成器
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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