迭代器
1. 迭代器概述:
迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退。
1.1 使用迭代器的优点
对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple、list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值)。但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言,迭代器是唯一的访问元素的方式。
另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件,或是斐波那契数列等等。
迭代器更大的功劳是提供了一个统一的访问集合的接口,只要定义了__iter__()方法对象,就可以使用迭代器访问。
迭代器有两个基本的方法
next方法:返回迭代器的下一个元素
__iter__方法:返回迭代器对象本身
下面用生成斐波那契数列为例子,说明为何用迭代器
示例代码1
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1
直接在函数fab(max)中用print打印会导致函数的可复用性变差,因为fab返回None。其他函数无法获得fab函数返回的数列。
示例代码2
def fab(max): L = [] n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: L.append(b) a, b = b, a + b n = n + 1 return L
代码2满足了可复用性的需求,但是占用了内存空间,最好不要。
示例代码3
class Fab(object): def __init__(self, max): self.max = max self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 def __iter__(self): return self def next(self): if self.n < self.max: r = self.b self.a, self.b = self.b, self.a + self.b self.n = self.n + 1 return r raise StopIteration()
执行
>>> for key in Fabs(5): print key
Fabs 类通过 next() 不断返回数列的下一个数,内存占用始终为常数
1.2 使用迭代器
使用内建的工厂函数iter(iterable)可以获取迭代器对象:
>>> lst = range(5) >>> it = iter(lst) >>> it <listiterator object at 0x01A63110>
使用next()方法可以访问下一个元素:
>>>lst.__next() 0 >>>lst.__next() 1 >>>lst.__next() 2 >>>lst.__next() 3 >>>lst.__next() 4 >>>lst.__next()
Traceback (most recent call last):
File
"<pyshell#35>"
, line
1
,
in
<module>
it.__
next__
()
StopIteration
python处理迭代器越界是抛出StopIteration异常
了解了StopIteration,可以使用迭代器进行遍历了
lst = range(5) it = iter(lst) try: while True: val = it.__next__() print val except StopIteration: pass
for 语句自动调用next()获取元素,还完成了检查StopIteration异常的工作
lst = range(5) it = iter(lst) for i in it: print(i) 0 1 2 3 4
生成器
带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator(生成器),几个例子说明下(还是用生成斐波那契数列说明)
可以看出代码3远没有代码1简洁,生成器(yield)既可以保持代码1的简洁性,又可以保持代码3的效果
示例代码4
def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: yield b a, b = b, a + b n = n = 1
执行
>>> for n in fab(5): print n
yield 的作用就是把一个函数变成一个 generator,带有 yield 的函数不再是一个普通函数,Python 解释器会将其视为一个 generator。
yield 作用用一句话概括就是保存函数的执行状态
在一个生成器中,如果没有return,则默认执行到函数完毕;如果遇到return,如果在执行过程中 return,则直接抛出 StopIteration 终止迭代。
字符串格式化
1 %用法
%[(name)][flags][width].[precision]typecode
- (name) 可选,用于选择指定的key
- flags 可选,可供选择的值有:
- + 右对齐;正数前加正好,负数前加负号;
- - 左对齐;正数前无符号,负数前加负号;
- 空格 右对齐;正数前加空格,负数前加负号;
- 0 右对齐;正数前无符号,负数前加负号;用0填充空白处
- width 可选,占有宽度
- .precision 可选,小数点后保留的位数
- typecode 必选
- s,获取传入对象的__str__方法的返回值,并将其格式化到指定位置
- r,获取传入对象的__repr__方法的返回值,并将其格式化到指定位置
- c,整数:将数字转换成其unicode对应的值,10进制范围为 0 <= i <= 1114111(py27则只支持0-255);字符:将字符添加到指定位置
- o,将整数转换成 八 进制表示,并将其格式化到指定位置
- x,将整数转换成十六进制表示,并将其格式化到指定位置
- d,将整数、浮点数转换成 十 进制表示,并将其格式化到指定位置
- e,将整数、浮点数转换成科学计数法,并将其格式化到指定位置(小写e)
- E,将整数、浮点数转换成科学计数法,并将其格式化到指定位置(大写E)
- f, 将整数、浮点数转换成浮点数表示,并将其格式化到指定位置(默认保留小数点后6位)
- F,同上
- g,自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示(超过6位数用科学计数法),并将其格式化到指定位置(如果是科学计数则是e;)
- G,自动调整将整数、浮点数转换成 浮点型或科学计数法表示(超过6位数用科学计数法),并将其格式化到指定位置(如果是科学计数则是E;)
- %,当字符串中存在格式化标志时,需要用 %%表示一个百分号
常用格式化格式
tpl = "i am %s" % "alex" tpl = "i am %s age %d" % ("alex", 18) tpl = "i am %(name)s age %(age)d" % {"name": "alex", "age": 18} tpl = "percent %.2f" % 99.97623 tpl = "i am %(pp).2f" % {"pp": 123.425556, } tpl = "i am %.2f %%" % {"pp": 123.425556, }
2、Format方式
[[fill]align][sign][#][0][width][,][.precision][type]
- fill 【可选】空白处填充的字符
- align 【可选】对齐方式(需配合width使用)
- <,内容左对齐
- >,内容右对齐(默认)
- =,内容右对齐,将符号放置在填充字符的左侧,且只对数字类型有效。 即使:符号+填充物+数字
- ^,内容居中
- sign 【可选】有无符号数字
- +,正号加正,负号加负;
- -,正号不变,负号加负;
- 空格 ,正号空格,负号加负;
- # 【可选】对于二进制、八进制、十六进制,如果加上#,会显示 0b/0o/0x,否则不显示
- , 【可选】为数字添加分隔符,如:1,000,000
- width 【可选】格式化位所占宽度
- .precision 【可选】小数位保留精度
- type 【可选】格式化类型
- 传入” 字符串类型 “的参数
- s,格式化字符串类型数据
- 空白,未指定类型,则默认是None,同s
- 传入“ 整数类型 ”的参数
- b,将10进制整数自动转换成2进制表示然后格式化
- c,将10进制整数自动转换为其对应的unicode字符
- d,十进制整数
- o,将10进制整数自动转换成8进制表示然后格式化;
- x,将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化(小写x)
- X,将10进制整数自动转换成16进制表示然后格式化(大写X)
- 传入“ 浮点型或小数类型 ”的参数
- e, 转换为科学计数法(小写e)表示,然后格式化;
- E, 转换为科学计数法(大写E)表示,然后格式化;
- f , 转换为浮点型(默认小数点后保留6位)表示,然后格式化;
- F, 转换为浮点型(默认小数点后保留6位)表示,然后格式化;
- g, 自动在e和f中切换
- G, 自动在E和F中切换
- %,显示百分比(默认显示小数点后6位)
常用格式化
tpl = "i am {}, age {}, {}".format("seven", 18, 'alex') tpl = "i am {}, age {}, {}".format(*["seven", 18, 'alex']) tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format("seven", 18) tpl = "i am {0}, age {1}, really {0}".format(*["seven", 18]) tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(name="seven", age=18) tpl = "i am {name}, age {age}, really {name}".format(**{"name": "seven", "age": 18}) tpl = "i am {0[0]}, age {0[1]}, really {0[2]}".format([1, 2, 3], [11, 22, 33]) tpl = "i am {:s}, age {:d}, money {:f}".format("seven", 18, 88888.1) tpl = "i am {:s}, age {:d}".format(*["seven", 18]) tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(name="seven", age=18) tpl = "i am {name:s}, age {age:d}".format(**{"name": "seven", "age": 18}) tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2) tpl = "numbers: {:b},{:o},{:d},{:x},{:X}, {:%}".format(15, 15, 15, 15, 15, 15.87623, 2) tpl = "numbers: {0:b},{0:o},{0:d},{0:x},{0:X}, {0:%}".format(15) tpl = "numbers: {num:b},{num:o},{num:d},{num:x},{num:X}, {num:%}".format(num=15)