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python学习笔记之八:迭代器和生成器

2013-11-11 10:45 525 查看
一. 迭代器

在前面的笔记中,已经提到过迭代器(和可迭代),这里会对此进行深入讨论。只讨论一个特殊方法---__iter__,这个方法是迭代器规则的基础。

1.1 迭代器规则

迭代的意思是重复做一些事情很多次,到现在为止只是在for循环中对序列和字典进行迭代,但实际上也能对其他的对象进行迭代:实现__iter__方法的对象。

__iter__方法返回一个迭代器,所谓迭代器就是具有next方法(这个方法在调用时不需要任何参数)的对象。在调用next方法时,迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用,但迭代器没有值可以返回,就会引发一个StopIteration异常。

为什么不用列表?列表是一次性获取所有值的,如果有很多值,列表会占用太多的内存,但是迭代器可以在使用时计算一个值时获取一个值,使用迭代器更通用,简单,优雅。

下面来看一个不使用列表的例子:

__metaclass__ = type

class Fibs:
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 0
def next(self):
self.a,self.b = self.b,self.a + self.b
return self.a
def __iter__(self):
return self


注意:迭代器实现了__iter__方法,这个方法实际上返回迭代器本身。很多情况下,__iter__会放到其他的会在for循环中使用的对象中。这样一来,程序就能返回所需的迭代器。此外,推荐使用迭代器实现它自己的_iter__方法,然后就能直接在for循环中使用迭代其本身了。

>>> f = Fibs()
>>> for n in f:
if n > 10:
print n
break

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1.2 从迭代器得到序列

除了在迭代器和可迭代对象上进行迭代外,还能把它们转换为序列。在大部分能使用序列的情况下,能使用迭代器替换。关于这个的一个很有用的例子是使用list构造方法显式地将迭代器转化为列表。

__metaclass__ = type

class TestIterator:
value = 0
def next(self):
self.value += 1
if self.value > 10:raise StopIteration
return self.value
def __iter__(self):
return self


>>> ti = TestIterator()
>>> list(ti)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]


二. 生成器

生成器是python新引入的概念,由于历史原因,它也叫简单生成器。它和迭代器可能是近几年来引入的最强大的两个特性。生成器可以帮助读者写出非常优雅的代码。

生成器是一种用普通的函数语法定义的迭代器。让我们先看看怎么创建和使用生成器,然后再了解一下她的内部机制。

2.1 创建生成器

首先创建一个展开嵌套列表的函数,参数是一个列表的列表,类似于nested = [[1,2],[3,4],[5]],函数按照顺序打印出列表中的数字:

__metaclass__ = type

def flatten(nested):
for sublist in nested:
for element in sublist:
yield element


这个函数首先迭代提供的嵌套列表中的所有子列表,然后按顺序迭代列表中的元素。yield语句是新知识,任何包含yield语句的函数都称为生成器。它不像return那样返回值,而是每次产生多个值。每次产生一个值,函数就会被冻结:即函数停在那点等待被激活,函数被激活后就从停止的那点开始执行。

接下来可以通过在生成器上迭代来使用所有的值:

>>> nested = [[1,2],[3,4],[5]]
>>> for num in flatten(nested):
print num

1
2
3
4
5


2.2 递归生成器

上面的例子中只能处理两层嵌套,如果不知道有多少层嵌套呢?我们就要求助于递归了:

__metaclass__ = type

def flatten(nested):
try:
for sublist in nested:
for element in sublist:
yield element
except TypeError:
yield nested


当flatten被调用时,有两种可能性:基本情况和需要递归的情况,在特殊情况中,展开的是一个列表,程序必须遍历所有的字列表,并对他们调用flatten。然后用另一个for循环来产生被展开的子列表中的所有元素。

>>> nested = [[1,2],[3,4],[5,[6,[7]]]]
>>> for num in flatten(nested):
print num

1
2
3
4
5
[6, [7]]


(上面的结果跟书《python基础教程(第二版)》中例子的结果不一样,我也搞不懂)
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