Python迭代器協(xié)議及for循環(huán)工作機制詳解
一、遞歸與迭代
二、什么是迭代器協(xié)議
1、迭代器協(xié)議是指:對象必須提供一個next方法,執(zhí)行該方法要么返回迭代中的下一項,要么就引起一個stopiteration異常,已終止迭代(只能往后走不能往前退)
2、可迭代對象:實現(xiàn)了迭代器協(xié)議的對象(如何實現(xiàn):對象內(nèi)部定義一個__iter__()方法)
3、協(xié)議是一種約定,可迭代對象實現(xiàn)了迭代器協(xié)議,python的內(nèi)部工具(如for循環(huán),sum,min,max函數(shù)等)使用迭代器協(xié)議訪問對象。
三、python中強大的for循環(huán)機制
for循環(huán)的本質(zhì):循環(huán)所有對象,全部是使用迭代器協(xié)議
解釋:
有時會想,for循環(huán)的本質(zhì)就是遵循迭代器協(xié)議訪問對象,那么for循環(huán)的對象肯定都是迭代器了啊,沒錯,那既然這樣,for循環(huán)可以遍歷(字符串,,列表,字典,集合,文件對象),那這些類型的數(shù)據(jù)肯定都是可迭代對象啊?但是,為什么定義一個列表l=[1,2,3,4]沒有next()方法。
(字符串,列表,元組,字典,集合,文件對象)這些都不是可迭代對象,只不過在for循環(huán)中,調(diào)用了他們內(nèi)部的__iter__方法,把他們變成了可迭代對象
然后for循環(huán)調(diào)用可迭代對象的__next__方法去取值,而且for循環(huán)會捕捉stoplteration異常,已終止迭代
l=[1,2,3,4,5]#下標(biāo)訪問方式print(l[0])print(l[7]) #超出訪問會報IndexError: list index out of range#遵循迭代器協(xié)議的方式diedai=l.__iter__()print(diedai.__next__())print(diedai.__next__())print(diedai.__next__())print(diedai.__next__())print(diedai.__next__())print(diedai.__next__()) #超出邊界會報StopIteration#for循環(huán)訪問方式:#for循環(huán)本質(zhì)就是遵循迭代器協(xié)議的訪問方式,先調(diào)用diedai.__iter__()方法,或者直接diedai=iter(l),然后依次執(zhí)行diedai.next(),直到for循環(huán)捕捉到StopIteration終止循環(huán)#for循環(huán)所有對象的本質(zhì)都是一樣的道理for i in l: #diedai=l.__iter__() print(l[i]) #i=diedai.next()#使用while模擬for循環(huán)做的事情diedai_l=l.__iter__()while True: try: print(diedai_l.__next__()) except StopIteration: print('迭代完畢,終止循環(huán)') break
四、生成器初探
什么是生成器?
可以理解為一種數(shù)據(jù)類型,這種數(shù)據(jù)類型自動實現(xiàn)了迭代器協(xié)議(其他的數(shù)據(jù)類型需要調(diào)用自己內(nèi)置的__iter__方法),所以生成器就是可迭代對象
生成器分類及在python中的表現(xiàn)形式:(python有兩種不同的方法提供生成器)
1、生成器函數(shù):常規(guī)函數(shù)定義,但是,使用yield語句而不是return語句返回結(jié)果。yield語句一次返回一個結(jié)果,在沒個結(jié)果中間,掛起函數(shù)的狀態(tài),以便下次用它離開的地方繼續(xù)執(zhí)行
2、生成器表達式:類似于列表推導(dǎo),但是,生成器返回按需產(chǎn)生結(jié)果的一個對象,而不是一次構(gòu)建一個結(jié)果列表
為何使用生成器以及生產(chǎn)器的優(yōu)點:
python使用生成器對延遲操作提供了支持,所謂延遲操作,是指在需要的時候才產(chǎn)生結(jié)果,而不是立即產(chǎn)生結(jié)果,這也是生產(chǎn)器的重要好處
import time# def producer():# ret=[]# for i in range(100):# time.sleep(0.1)# ret.append(’包子%s’ %i)# return ret## def consumer(res):# for index,baozi in enumerate(res):# time.sleep(0.1)# print(’第%s個人,吃了%s’ %(index,baozi))## res=producer()# consumer(res)#yield 3相當(dāng)于return 控制的是函數(shù)的返回值#x=yield的另外一個特性,接受send傳過來的值,賦值給x# def test():# print(’開始啦’)# firt=yield #return 1 first=None# print(’第一次’,firt)# yield 2# print(’第二次’)## t=test()# res=t.__next__() #next(t)# print(res)# # t.__next__()# # res=t.send(None)# res=t.send(’函數(shù)停留在first那個位置,我就是給first賦值的’)# print(res)# def producer():# ret=[]# for i in range(100):# time.sleep(0.1)# ret.append(’包子%s’ %i)# return retdef consumer(name): print(’我是[%s],我準(zhǔn)備開始吃包子了’ %name) while True: baozi=yield time.sleep(1) print(’%s 很開心的把【%s】吃掉了’ %(name,baozi))def producer(): c1=consumer(’wupeiqi’) c2=consumer(’yuanhao_SB’) c1.__next__() c2.__next__() for i in range(10): time.sleep(1) c1.send(’包子 %s’ %i) c2.send(’包子 %s’ %i)producer()
生產(chǎn)器小結(jié)
1、生成器是可迭代對象
2、實現(xiàn)了延遲計算、省內(nèi)存
3、生成器本質(zhì)和其他的數(shù)據(jù)類型一樣,都是實現(xiàn)了迭代器協(xié)議,只不過生成器附加了一個延遲計算省內(nèi)存的好處,其余的可迭代對象可沒有這點好處
五、生成器表達式和列表解析
#1、三元表達式name='alex'name='yangyl'res='1' if name=='yangyl' else '2'print(res)egg_list=['雞蛋%s' %i for i in range(10) ] #列表解析print(egg_list)#使用生產(chǎn)器獲取egg_two=('雞蛋%s' %i for i in range(10)) #生產(chǎn)器表達式print(egg_two)print(egg_two.__next__())print(next(egg_two)) #next()本質(zhì)就是調(diào)用__next__
總結(jié):
1、把列表解析中的[]換成() 得到的就是生成器表達式
2、列表解析與生成器表達式都是一種便利的編程方式,只不過生成器表達式更節(jié)省內(nèi)存
3、python不但使用迭代器協(xié)議,讓for循環(huán)變得更加通用。大部分內(nèi)置函數(shù),也是使用迭代器協(xié)議訪問對象的。列如:sum函數(shù)是python的內(nèi)置函數(shù),該函數(shù)使用迭代器協(xié)議訪問對象,而生成器實現(xiàn)了迭代器協(xié)議,所以我們可以直接這樣計算一系列值的和:
s1=sum(x ** 2 for x in range(4))print(s1)
而不用多此一舉先構(gòu)造一個列表
s2=sum([x ** 2 for x in range(4)])print(s2)
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