zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Python基础(五)-迭代器,生成器

    一、迭代器

    1.1、迭代概念

    迭代是一个重复的过程,每次重复即一次迭代,并且每次迭代的结果都是下一次迭代的初始值

    while True: #只是单纯地重复,因而不是迭代
        print('===>') 
        
    l=[1,2,3]
    count=0
    while count < len(l): #迭代
        print(l[count])
        count+=1

    1.2、迭代器概念

    1)为什么要有迭代器?

    对于序列类型:字符串、列表、元组,我们可以使用索引的方式迭代取出其包含的元素。但对于字典、集合、文件等类型是没有索引的,若还想取出其内部包含的元素,则必须找出一种不依赖于索引的迭代方式,这就是迭代器

    2)可迭代对象

    可迭代对象指的是内置有__iter__方法的对象,即obj.__iter__

    "hello".__iter__()         #字符串
    (1,2,3).__iter__()         #元祖
    [1,2,3].__iter__()         #列表
    {"a": 1,"b":2}.__iter__()  #字典
    {"a","b","c"}.__iter__()   #集合
    open("a.txt").__iter__()   #文件

    3)迭代器对象

    可迭代对象执行obj.__iter__()得到的结果就是迭代器对象

    而迭代器对象指的是即内置有__iter__又内置有__next__方法的对象

    #文件类型是迭代器对象
    open('a.txt').__iter__()
    open('a.txt').__next__()

    查看可迭代对象:

    li = ["A","B","C","D"]
    iter_l=li.__iter__()   #获取可迭代对象
    print(iter_l)          #<list_iterator object at 0x0000016CE2D66C18>

    4)注意:

    迭代器对象一定是可迭代对象,而可迭代对象不一定是迭代器对象

    1.3、迭代器的使用

    dic={'a':1,'b':2,'c':3}
    iter_dic=dic.__iter__() #得到迭代器对象,迭代器对象即有__iter__又有__next__,但是:迭代器.__iter__()得到的仍然是迭代器本身
    
    
    print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
    print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
    print(iter_dic.__next__()) #等同于next(iter_dic)
    #print(iter_dic.__next__()) #抛出异常StopIteration,或者说结束标志
    
    #有了迭代器,我们就可以不依赖索引迭代取值了
    iter_dic=dic.__iter__()
    while 1:
        try:
            k=next(iter_dic)
            print(dic[k])
        except StopIteration:
            break
    

    1.4、for循环原理

    #基于for循环,我们可以完全不再依赖索引去取值了
    dic={'a':1,'b':2,'c':3}
    for k in dic:
        print(dic[k])
    
    #for循环的工作原理
    #1:执行in后对象的dic.__iter__()方法,得到一个迭代器对象iter_dic
    #2: 执行next(iter_dic),将得到的值赋值给k,然后执行循环体代码
    #3: 重复过程2,直到捕捉到异常StopIteration,结束循环
    

    1.5、迭代器的优缺点

    优点:

    • 提供一种统一的、不依赖于索引的迭代方式
    • 惰性计算,节省内存,不需要将所有元素放置到内存中

    缺点:

    • 无法获取长度(只有在next完毕才知道到底有几个值)
    • 一次性的,只能往后走,不能往前退

    二、生成器

    2.1、生成器概念

    只要函数内部包含有yield关键字,那么函数名()的到的结果就是生成器

    def func():
        print('====>first')
        yield 1
        print('====>second')
        yield 2
        print('====>third')
        yield 3
        print('====>end')
    
    g=func()
    print(g)   #<generator object func at 0x000001CB68D6B4C0>
    
    #生成器就是迭代器
    # g.__iter__()
    # g.__next__()
    
    #s生成器取值
    res = next(g)
    print(res)

    2.2、生成器函数

    def egg():
    	for i in range(5):
    		yield '鸡蛋%s' %i
    
    eat_egg = egg()
    print(eat_egg.__next__())
    print(eat_egg.__next__())
    print(eat_egg.__next__())
    print(eat_egg.__next__())
    print(eat_egg.__next__())

    示例:

    def get_polulation():
        with open('人口', 'r', encoding='utf-8') as f:
            for i in f:
                yield i
    
    
    g=get_polulation()
    print(g.__next__())  #{'name':'北京','population':10}  ==>获取的时字符串
    #print(g.__next__()['population'])  #报错TypeError: string indices must be integers
    s1=eval(g.__next__())  #转换为字典格式
    print(type(s1))        #<class 'dict'>
    print(s1['population'])
    
    #计算总人数
    # res=0
    # for p in g:
    #     p_dic=eval(p)
    #     print(p_dic['population'])
    #     res+=p_dic['population']
    # print(res)
    
    all_pop=sum(eval(i)['population'] for i in g)
    print(all_pop)  #3421360361
    

    三、各种表达式

    3.1、三元表达式

    name=input('姓名>>: ')
    res='SB' if name == 'jack' else 'NB'
    print(res)

    3.2、列表推导式

    语法格式:

    [expression for item1 in iterable1 if condition1
    for item2 in iterable2 if condition2
    ...
    for itemN in iterableN if conditionN
    ]
    
    
    类似于
    res=[]
    for item1 in iterable1:
        if condition1:
            for item2 in iterable2:
                if condition2
                    ...
                    for itemN in iterableN:
                        if conditionN:
                            res.append(expression)

    示例:

    egg_list=[]
    for i in range(10):
        egg_list.append('鸡蛋%s' %i)
    print(egg_list)
    
    egg_list=['鸡蛋%s' %i for i in range(10)]
    print(egg_list)
    
    #['鸡蛋0', '鸡蛋1', '鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4', '鸡蛋5', '鸡蛋6', '鸡蛋7', '鸡蛋8', '鸡蛋9']

    3.3、生成器表达式

    把列表推导式的[]换成()就是生成器表达式

    >>> chicken=('鸡蛋%s' %i for i in range(5))
    >>> chicken
    <generator object <genexpr> at 0x000001DB14D1A930>
    >>> next(chicken)
    '鸡蛋0'
    >>> next(chicken)
    '鸡蛋1'
    >>> list(chicken)   #因chicken可迭代,因而可以转成列表
    ['鸡蛋2', '鸡蛋3', '鸡蛋4']

    四、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 1
    
           print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name))
    
    
    def producer(name):
        c = consumer('A')
        c2 = consumer('B')
        print( c.__next__())
        print(c2.__next__())
        print("老子开始准备做包子啦!")
        for i in range(10):
            time.sleep(1)
            print("做了2个包子!")
            c.send(i)
            c2.send(i)
    
    producer("alex")
  • 相关阅读:
    aps.net Core3.1 Session和MemoryCache的使用
    mybatis返回主键ID(自增和非自增)的两种方式
    html 中video标签视频不自动播放的问题
    springboot使用HTML播放接口返回的视频流
    springboot启动报错:Cannot determine embedded database driver class for database type NONE
    NIO编程文档
    查看Elasticsearch的索引
    mysql数据查询时间空缺的情况下回补时间数据
    数据优化查询之索引学习
    TCP,UDP和socket,Http之间联系和区别
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hujinzhong/p/11469009.html
Copyright © 2011-2022 走看看