Python学习总结-迭代器与生成器
2017-03-28 12:29
656 查看
本文通过针对不同应用场景及其解决方案的方式,总结了Python中迭代器与生成器的一些相关知识,具体如下:
1.手动遍历迭代器
应用场景:想遍历一个可迭代对象中的所有元素,但是不想用for循环
解决方案:使用next()函数,并捕获StopIteration异常
2.代理迭代
应用场景:想直接在一个包含有列表、元组或其他可迭代对象的容器对象上执行迭代操作
解决方案:定义一个iter()方法,将迭代操作代理到容器内部的对象上
3.反向迭代
应用场景:想要反向迭代一个序列
解决方案:使用内置的reversed()函数或者在自定义类上实现reversed()
4.有选择的迭代
应用场景:想遍历一个可迭代对象,但是对它开始的某些元素并不感兴趣,想跳过
解决方案:使用itertools.dropwhile()
5.同时迭代多个序列
应用场景:想同时迭代多个序列每次分别从一个序列中取一个元素
解决方案:使用zip()函数
6.不同集合上元素的迭代
应用场景:想在多个对象执行相同的操作,但是这些对象在不同的容器中
解决方案:使用itertool.chain()函数
7.展开嵌套的序列
应用场景:想将一个多层嵌套的序列展开成一个单层列表
解决方案:使用包含yield from语句的递归生成器
8.实现迭代器协议
应用场景:你想构建一个能支持迭代操作的自定义对象,并希望找到一个能实现迭代协议的简单方法。
解决方案:使用NodeTree类来表示树形数据结构,想实现一个以深度优先方式遍历树形节点的生成器。
1.手动遍历迭代器
应用场景:想遍历一个可迭代对象中的所有元素,但是不想用for循环
解决方案:使用next()函数,并捕获StopIteration异常
def manual_iter(): with open('/etc/passwd') as f: try: while True: line=next(f) if line is None: break print(line,end='') except StopIteration: pass
#test case items=[1,2,3] it=iter(items) next(it) next(it) next(it)
2.代理迭代
应用场景:想直接在一个包含有列表、元组或其他可迭代对象的容器对象上执行迭代操作
解决方案:定义一个iter()方法,将迭代操作代理到容器内部的对象上
示例: class Node: def __init__(self,value): self._value=value self._children=[] def __repr__(self): return 'Node({!r})'.fromat(self._value) def add_child(self,node): self._children.append(node) def __iter__(self): #将迭代请求传递给内部的_children属性 return iter(self._children)
#test case if __name='__main__': root=Node(0) child1=Node(1) child2=Nide(2) root.add_child(child1) root.add_child(child2) for ch in root: print(ch)
3.反向迭代
应用场景:想要反向迭代一个序列
解决方案:使用内置的reversed()函数或者在自定义类上实现reversed()
示例1 a=[1,2,3,4] for x in reversed(a): print(x) #4 3 2 1 f=open('somefile') for line in reversed(list(f)): print(line,end='') #test case for rr in reversed(Countdown(30)): print(rr) for rr in Countdown(30): print(rr)
示例2 class Countdown: def __init__(self,start): self.start=start #常规迭代 def __iter__(self): n=self.start while n > 0: yield n n -= 1 #反向迭代 def __reversed__(self): n=1 while n <= self.start: yield n n +=1
4.有选择的迭代
应用场景:想遍历一个可迭代对象,但是对它开始的某些元素并不感兴趣,想跳过
解决方案:使用itertools.dropwhile()
示例1 with open('/etc/passwd') as f: for line in f: print(line,end='')
示例2 from itertools import dropwhile with open('/etc/passwd') as f: for line in dropwhile(lambda line:line.startwith('#'),f): print(line,end='')
5.同时迭代多个序列
应用场景:想同时迭代多个序列每次分别从一个序列中取一个元素
解决方案:使用zip()函数
6.不同集合上元素的迭代
应用场景:想在多个对象执行相同的操作,但是这些对象在不同的容器中
解决方案:使用itertool.chain()函数
7.展开嵌套的序列
应用场景:想将一个多层嵌套的序列展开成一个单层列表
解决方案:使用包含yield from语句的递归生成器
示例 from collections import Iterable def flatten(items,ignore_types=(str,bytes)): for x in items: if isinstance(x,Iterable) and not isinstance(x,ignore_types): yield from flatten(x) else: yield x
#test case items=[1,2,[3,4,[5,6],7],8] for x in flatten(items): print(x)
8.实现迭代器协议
应用场景:你想构建一个能支持迭代操作的自定义对象,并希望找到一个能实现迭代协议的简单方法。
解决方案:使用NodeTree类来表示树形数据结构,想实现一个以深度优先方式遍历树形节点的生成器。
#使用一个关联迭代器实现depth_first() class NodeTree: def __init__(self,value): self._value=value self._children=[] def __repr__(self): return 'Node({!r})'.format(self._value) def add_child(self,node): self._children.append(node) def __iter__(self): return iter(self._children) def depth_first(self): return DepthFirstIterator(self) class DepthFirstIterator(object): def __init__(self,start_node): self._node=start_node self._children_iter=None self._child_iter=None def __iter__(self): return self def __next__(self): #没有子节点则返回自身;并给子节点创建一个迭代器 if self._children_iter is None: self._children_iter=iter(self._node) return self._node #处理子节点,返回其下一层 elif self._child_iter: try: nextchild=next(self._child_iter) return nextchild except: self._child_iter=None return next(self) #调到下一个子节点并开始迭代 else: self._child_iter=next(self._children_iter).depth_first() return next(self)
#用生成器代替上面的DepthFirstIterator class NodeTree1: def __init__(self,value): self._value=value self._children=[] def __repr__(self): return 'Node({!r})'.format(self._value) def add_child(self,node): self._children.append(node) def __iter__(self): return iter(self._children) def depth_first(self): yield self for c in self: yield from c.depth_first() #test case if __name__=='__main__': root=NodeTree1(0) child1=NodeTree1(1) child2=NodeTree1(2) root.add_child(child1) root.add_child(child2) child1.add_child(NodeTree1(3)) child2.add_child(NodeTree1(4)) child2.add_child(NodeTree1(5)) for ch in root.depth_first(): print(ch)#Node(0)...Node(5)
相关文章推荐
- python核心高级学习总结8------动态性、__slots__、生成器、迭代器、装饰、闭包
- python学习笔记之八:迭代器和生成器
- python开发学习-day04(迭代器、生成器、装饰器、二分查找、正则)
- python 学习2:生成器,迭代器,装饰器
- Python学习之三大名器-装饰器、迭代器、生成器 推荐
- 深入学习python(二) 迭代器(Iterator)和生成器(Generate)
- Python学习笔记——迭代器和生成器
- Python学习之--迭代器、生成器
- Python学习笔记(10)-生成器generator和迭代器Iterator
- python基础教程总结8——特殊方法,属性,迭代器,生成器,八皇后问题
- python学习笔记-函数式编程、迭代器和生成器
- Python 学习笔记 迭代器和生成器
- Python学习(三):迭代器、生成器、装饰器、递归、算法、正则
- python 从yield 学习迭代器和生成器
- Python学习之路六---迭代器、生成器
- python中的迭代器和生成器学习
- 【Python学习日记】生成器 和 迭代器
- Python3学习笔记:迭代器与生成器
- python学习 生成器 列表生成式 迭代器
- python 学习2:生成器,迭代器,装饰器