zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 生成器和迭代器,深浅拷贝

    一、迭代器

    对于Python 列表的 for 循环,他的内部原理:查看下一个元素是否存在,如果存在,则取出,如果不存在,则报异常 StopIteration。(python内部对异常已处理)

    class listiterator(object)
     |  Methods defined here:
     |  
     |  __getattribute__(...)
     |      x.__getattribute__('name') <==> x.name
     |  
     |  __iter__(...)
     |      x.__iter__() <==> iter(x)
     |  
     |  __length_hint__(...)
     |      Private method returning an estimate of len(list(it)).
     |  
     |  next(...)
     |      x.next() -> the next value, or raise StopIteration
    
    listiterator

    二、生成器

    通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。

    所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。

    要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator,或者生成器内部基于yield创建,即:对于生成器只有使用时才创建,从而不避免内存浪费

    所以,我们创建了一个generator后,基本上永远不会调用next()方法,而是通过for循环来迭代它。

    generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。

    比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:

    1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...

    三,深浅拷贝

    当进行修改时,想要保留原来的数据和修改后的数据,而在python中深浅拷贝是不一样的,特别是在数字字符串和集合在修改时差异:

    在修改数据时:对于数字字符串,在内存中重新新建一份数据,集合则是修改内存中的同一份数据

    对于list,tuple,dict,set中的元素,若想要进行拷贝以后的修改的话最好进行深拷贝比较不容易出错,否则还是很容易出错的。

    Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果

    其实这个是由于共享内存导致的结果

    拷贝:原则上就是把数据分离出来,复制其数据,并以后修改互不影响。

    先看 一个非拷贝的例子

    =赋值:数据完全共享(=赋值是在内存中指向同一个对象,如果是可变(mutable)类型,比如列表,修改其中一个,另一个必定改变

    如果是不可变类型(immutable),比如字符串,修改了其中一个,另一个并不会变

    浅拷贝:数据半共享(复制其数据独立内存存放,但是只拷贝成功第一层)

    l1 = [1,2,3,[11,22,33]]
    l2 = l1.copy()
    print(l2) #[1,2,3,[11,22,33]]
    l2[3][2]='aaa'
    print(l1) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']]
    print(l2) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']]
    l1[0]= 0
    print(l1) #[0, 2, 3, [11, 22, 'aaa']]
    print(l2) #[1, 2, 3, [11, 22, 'aaa']]
    print(id(l1)==id(l2)) #Flase

    比较一下l2与l1的内存地址:False,说明,l2在内存中已经独立出一部分复制了l1的数据,但是只是浅拷贝,第二层的数据并没有拷贝成功,而是指向了l1中的第二层数据的内存地址,所以共享内存‘相当于‘’等号赋值’‘,所以就会有l2中第二层数据发生变化,l1中第二层数据也发生变化

    如图,这就是浅拷贝的原理,l2拷贝l1的时候只拷贝了他的第一层,也就是在其他内存中重新创建了l1的第一层数据,但是l2无法拷贝l1的第二层数据,也就是列表中的列表,所以他就只能指向l1中的第二层数据

    由此,当修改l1中第二层数据的时候,浅拷贝l1的l2中的第二层数据也随之发生改变

    深拷贝:数据完全不共享(复制其数据完完全全放独立的一个内存,完全拷贝,数据不共享)

     深拷贝就是完完全全复制了一份,且数据不会互相影响,因为内存不共享。

    深拷贝的方法有

    导入模块

    import copy
    l1 = [1, 2, 3, [11, 22, 33]]
    # l2 = copy.copy(l1)  浅拷贝
    l2 = copy.deepcopy(l1)
    print(l1,'>>>',l2)
    l2[3][0] = 1111
    print(l1,">>>",l2)

    由此可见深拷贝就是数据完完全全独立拷贝出来一份。不会由原先数据变动而变动

  • 相关阅读:
    Power of Cryptography
    Radar Installation
    Emag eht htiw Em Pleh
    Help Me with the Game
    89. Gray Code
    87. Scramble String
    86. Partition List
    85. Maximal Rectangle
    84. Largest Rectangle in Histogram
    82. Remove Duplicates from Sorted List II
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/pythonlearing/p/9745081.html
Copyright © 2011-2022 走看看