Python學(xué)習(xí)筆記之迭代器和生成器用法實(shí)例詳解

更新時(shí)間：2019年08月08日 11:03:25 作者：Johnny丶me

這篇文章主要介紹了Python學(xué)習(xí)筆記之迭代器和生成器用法,結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了Python迭代器與生成器的功能、原理、定義及使用方法,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python學(xué)習(xí)筆記之迭代器和生成器用法。分享給大家供大家參考，具體如下：

迭代器和生成器

迭代器

每次可以返回一個(gè)對(duì)象元素的對(duì)象，例如返回一個(gè)列表。我們到目前為止使用的很多內(nèi)置函數(shù)（例如 enumerate）都會(huì)返回一個(gè)迭代器。
是一種表示數(shù)據(jù)流的對(duì)象。這與列表不同，列表是可迭代對(duì)象，但不是迭代器，因?yàn)樗皇菙?shù)據(jù)流。

生成器

是使用函數(shù)創(chuàng)建迭代器的簡(jiǎn)單方式。也可以使用類定義迭代器

下面是一個(gè)叫做 my_range 的生成器函數(shù)，它會(huì)生成一個(gè)從 0 到 (x - 1) 的數(shù)字流：

def my_range(x):
  i = 0
  while i < x:
    yield i
    i += 1

該函數(shù)使用了 yield 而不是關(guān)鍵字 return。這樣使函數(shù)能夠一次返回一個(gè)值，并且每次被調(diào)用時(shí)都從停下的位置繼續(xù)。關(guān)鍵字 yield 是將生成器與普通函數(shù)區(qū)分開(kāi)來(lái)的依據(jù)。

因?yàn)樯鲜龃a會(huì)返回一個(gè)迭代器，因此我們可以將其轉(zhuǎn)換為列表或用 for 循環(huán)遍歷它，以查看其內(nèi)容。例如，下面的代碼：

for x in my_range(5):
  print(x)

輸出如下：

0
1
2
3
4

為何要使用生成器？

生成器是構(gòu)建迭代器的 “懶惰” 方式。當(dāng)內(nèi)存不夠存儲(chǔ)完整實(shí)現(xiàn)的列表時(shí)，或者計(jì)算每個(gè)列表元素的代價(jià)很高，你希望盡量推遲計(jì)算時(shí)，就可以使用生成器。但是這些元素只能遍歷一次。
由于使用生成器是一次處理一個(gè)數(shù)據(jù)，在內(nèi)存和存儲(chǔ)的需求上會(huì)比使用list方式直接全部生成再存儲(chǔ)節(jié)省很多資源。由此區(qū)別，在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)常使用生成器初步處理數(shù)據(jù)后，再進(jìn)行長(zhǎng)期存儲(chǔ)，而不是使用 list。
因?yàn)闊o(wú)論使用生成器還是 list，都是使用過(guò)就要丟棄的臨時(shí)數(shù)據(jù)。既然功能和結(jié)果一樣，那就不如用生成器。
但是生成器也有自己的局限，它產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不能回溯，不像list可以任意選擇。

迭代器和生成器[相關(guān)練習(xí)]

請(qǐng)自己寫(xiě)一個(gè)效果和內(nèi)置函數(shù) enumerate 一樣的生成器函數(shù)。如下所示地調(diào)用該函數(shù)：

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))

應(yīng)該會(huì)輸出：

Lesson 1: Why Python Programming
Lesson 2: Data Types and Operators
Lesson 3: Control Flow
Lesson 4: Functions
Lesson 5: Scripting

解決方案：

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))

如果可迭代對(duì)象太大，無(wú)法完整地存儲(chǔ)在內(nèi)存中（例如處理大型文件時(shí)），每次能夠使用一部分很有用。實(shí)現(xiàn)一個(gè)生成器函數(shù) chunker，接受一個(gè)可迭代對(duì)象并每次生成指定大小的部分?jǐn)?shù)據(jù)。如下所示地調(diào)用該函數(shù)：

for chunk in chunker(range(25), 4):
  print(list(chunk))

應(yīng)該會(huì)輸出：

[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]

解決方案：

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))

學(xué)習(xí)參考：

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

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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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