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Explication détaillée des méthodes d'instance d'itérateur et de générateur en Python

高洛峰
高洛峰original
2017-03-31 09:45:181703parcourir

Cet article présente principalement les informations pertinentes sur des exemples détaillés d'itérateurs et de générateurs en Python Les amis dans le besoin peuvent se référer à

Explication détaillée de Python. d'exemples d'itérateurs et de générateurs en Python

Cet article résume certaines connaissances connexes sur les itérateurs et les générateurs en Python en se concentrant sur différents scénarios d'application et leurs solutions, comme suit :

1. Traverser manuellement l'itérateur

Scénario d'application : je souhaite parcourir tous les éléments d'un objet itérable , mais je ne veux pas utiliser de boucle for

Solution : utilisez la fonction next() et interceptez l'exception StopIteration

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. Itération proxy

Scénario d'application : Vous souhaitez effectuer des opérations d'itération directement sur un objet conteneur contenant une liste, un tuple ou un autre objet itérable

Solution : Définir une méthode iter(), déléguer le Opération d'itération sur l'objet à l'intérieur du conteneur

Exemple :

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. Itération inversée

Application Scénario : Vous souhaitez itérer une séquence dans le sens inverse

Solution : utilisez la fonction reverse() intégrée ou implémentez reversed() sur une classe personnalisée

Exemple 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)

Exemple 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 <p style="text-align: left;"><strong>4. Itération sélective</strong></p><p style="text-align: left;">Scénario d'application : je souhaite parcourir un objet itérable, mais certains éléments au début de celui-ci ne sont pas intéressés et souhaitent pour ignorer </p><p style="text-align: left;">Solution : utilisez itertools.dropwhile()</p><p style="text-align: left;">Exemple 1</p><pre class="brush:php;toolbar:false">with open('/etc/passwd') as f:
  for line in f:
    print(line,end='')

Exemple 2

from itertools import dropwhile
with open('/etc/passwd') as f:
  for line in dropwhile(lambda line:line.startwith('#'),f):
    print(line,end='')

5. plusieurs séquences en même temps

Scénario d'application : vous souhaitez itérer plusieurs séquences en même temps et prendre un élément de chaque séquence à chaque fois

Solution : utilisez zip() fonction

Explication détaillée des méthodes dinstance ditérateur et de générateur en Python

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6. Itération d'éléments sur différentes collections

Scénario d'application : Vous souhaitez effectuer la même opération sur plusieurs objets, mais ces objets sont dans des conteneurs différents

Solution : utilisez itertool.chain( ) fonction

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7. Développer la séquence imbriquée

Scénario d'application : Vous souhaitez imbriquer un multicouche La séquence de se développe dans une liste à un seul niveau

Solution : Utiliser un générateur récursif contenant une instruction rendement from

Exemple

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)

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