码迷,mamicode.com
首页 > 编程语言 > 详细

python迭代器,生成器,推导式

时间:2019-06-25 16:54:16      阅读:42      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:元素   for循环   灵活   数据集   for 循环   判断   range   ali   难度   

可迭代对象

字面意思分析:可以重复的迭代的实实在在的东西。

list,dict(keys(),values(),items()),tuple,str,set,range, 文件句柄(待定)

专业角度: 内部含有‘__iter__‘方法的对象,就是可迭代对象。

内置函数:dir() print(dir(str))

判断一个对象是否是可迭代对象: print(‘iter‘ in dir(str))

优点:

  1. 直观。
  2. 操作方法较多。

缺点:

  1. 占内存。
  2. 不能迭代取值(索引,字典的key)。

迭代器

字面意思:可以重复迭代的工具。

专业角度: 内部含有‘__iter__‘并且含有"__next__"方法的对象,就是迭代器

可迭代对象转化成迭代器:

l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 内置函数iter()
obj = iter(l1)
# 迭代器可以迭代取值。利用next()进行取值
l1 = [1, 2, 3, 4, 5]
# 内置函数iter()
obj = iter(l1)
# print(obj)
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))
print(next(obj))

迭代器优点:

  1. 非常节省内存。
  2. 惰性机制。

迭代器缺点:

  1. 不直观。
  2. 操作不灵活。
  3. 效率相对低。

特性:

l1 = [22, 33, 44, 55, 66, 77]
obj = iter(l1)

for i in range(3):
    print(next(obj))

for i in range(2):
    print(next(obj))

利用while循环,模拟for循环内部循环可迭代对象的机制。

  1. 先要将可迭代对象转化成迭代器。

  2. 利用next对迭代器进行取值。

  3. 利用异常处理try一下防止报错。

  4. 可迭代对象与迭代器的对比

    可迭代对象:可迭代对象是一个操作比较灵活,直观,效率相对高,但是比较占用内存的数据集。

    迭代器:迭代器是一个非常节省内存,满足惰性机制,但是效率相对低,操作不灵活的数据集。

2.生成器初识

  • 生成器本质就是迭代器。python社区生成器与迭代器是一种。生成器与迭代器的唯一区别:生成器是我们自己用python代码构建的。

1.生成器产生方式

  • 生成器函数。
  • 生成器表达式。
  • python给你提供的一些内置函数,返回一个生成器。
  1. 生成器函数。

    • 之前接触的函数:

      # def func():
      #     print(111)
      #     return 2
      # ret = func()
      # print(ret)
      # 执行此函数,遇到return结束函数。
      # 将数字2返回给ret。
      
    • 生成器函数: 只要函数中出现了yield那么他就不是函数,它是生成器函数

      def func():
          # print(111)
          # print(111)
          # print(111)
          # print(111)
          # print(111)
          # print(111)
          yield 2,4,5
          yield 3
          yield 4
          yield 5
      ret = func()  # 生成器对象
      # print(ret)  # <generator object func at 0x0000000001E10F68>
      '''
      # 类比
      l1 = [2,]  [2,3,4,5]
      obj = iter(l1)
      
      '''
      # 只要函数中出现了yield那么他就不是函数,它是生成器函数。
      # 一个next对应一个yield.
      # print(next(ret))
      # print(next(ret))
      # print(next(ret))
      # print(next(ret))
      # print(next(ret))
      # print(next(ret))
      

2.yiled与return的区别

# return 结束函数,给函数的执行者返回值(多个值通过元组的形式返回)。
# yield  不结束函数,对应着给next返回值(多个值通过元组的形式返回)。
  1. send(了解)

    pass

  2. 生成器的举例

    # def eat_baozi():
    #     list1 = []
    #     for i in range(1,2001):
    #         list1.append(f'{i}号包子')
    #     return list1
    #
    # print(eat_baozi())
    
    def eat_baozi_gen():
        for i in range(1,2001):
            # print(11)
            yield f'{i}号包子'
    
    '''
    # ret1 = eat_baozi_gen()
    # ret2 = eat_baozi_gen()
    # # print(ret1)
    # # print(ret2)
    # print(next(ret1))
    # print(next(ret1))
    # print(next(ret1))
    # 
    # print(next(ret2))
    # print(next(ret2))
    # print(next(ret2))
    # print(next(ret))
    # print(next(ret))
    '''
    
    # ret = eat_baozi_gen()
    #
    # for i in range(200):
    #     print(next(ret))
    #
    # for i in range(200):
    #     print(next(ret))
    

3.yiled与yiled from。

# yield from


# def func():
#     l1 = [1, 2, 3]
#     yield l1
# ret = func()
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# print(next(ret))

# def func():
#     l1 = [1, 2, 3]
#     yield from l1
#
#     '''
#     yield 1
#     yield 2
#     yield 3
#     '''
# ret = func()
# print(next(ret))
# print(next(ret))
# print(next(ret))

# yield : 对应next给next返回值
# yield from 将一个可迭代对象的每一个元素返回给next
# yield from 节省代码,提升效率(代替了for循环)

3.列表推导式

  • 列表推导式:一行代码构建一个有规律比较复杂的列表。
  • 列表推导式与之前写法对比
# l1 = [1,2,3......100]
# l1 = []
# for i in range(1,101):
#     l1.append(i)
# print(l1)

# 列表推导式
l1 = [i for i in range(1, 101)]
# print(l1)
  • 两种构建方式:
    1.循环模式: [变量(加工后的变量) for 变量 in iterable]
    2.筛选模式: [变量(加工后的变量) for 变量 in iterable if 条件]

  • 循环模式:

    # 循环模式:
    # 将10以内所有整数的平方写入列表。
    # print([i**2 for i in range(1, 11)])
    # 100以内所有的偶数写入列表.
    # print([i for i in range(2, 101, 2)])
    # 从python1期到python100期写入列表list
    # print([f'python{i}期' for i in range(1, 101)])
    
  • 筛选模式:

    # print([i for i in range(1, 101) if i > 49])
    # 三十以内可以被三整除的数。
    # print([i for i in range(1, 31) if i % 3 == 0])
    # 过滤掉长度小于3的字符串列表,并将剩下的转换成大写字母
    # l1 = ['barry', 'fdsaf', 'alex', 'sb', 'ab']
    # print([i.upper() for i in l1 if len(i) > 3])
    # 找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字(有难度)
    names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
             ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]
    # l1 = []
    # for i in names:
    #     for j in i:
    #         if j.count('e') > 1:
    #             l1.append(j)
    # print(l1)
    
    print([j for i in names for j in i if j.count('e') > 1])
  • 列表推导式的优缺点:

    # 列表推导式的优缺点:
    # 优点:
        # 1, 简单,快捷,装b。
    # 缺点:
        # 2. 可读性不高,不好排错。
    # 慎用,不要入迷。

4.生成器表达式:

与列表推导式几乎一模一样。

循环模式,筛选模式。

# obj = (i for i in range(1, 11))

# # print(obj)

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))

# # print(next(obj))
  • 如何触发生成器(迭代器)取值?
# # 1. next(obj)

# # 2. for 循环

# # for i in obj:

# #     print(i)

# # 3. 数据转化

# print(list(obj))

# 生成器表达式:生成器 节省内存。

字典推导式,集合推导式

# 字典推导式,集合推导式:  两种模式: 循环模式,筛选模式
l1 = ['小潘', '怼怼哥','西门大官人', '小泽ml亚']
# {0: '小潘', 1: '怼怼哥', 2: '西门大官人'}
# dic = {}
# for index in range(len(l1)):
#     dic[index] = l1[index]
# print(dic)
# print({i:l1[i] for i in range(len(l1))})


# 1~100

# print({i for i in range(1, 101)})

python迭代器,生成器,推导式

标签:元素   for循环   灵活   数据集   for 循环   判断   range   ali   难度   

原文地址:https://www.cnblogs.com/nieice/p/11083407.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
0条  
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有 京ICP备13008772号-2
迷上了代码!