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迭代器:初探
上一章曾经提到过,其实for循环是可用于任何可迭代的对象上的。实际上,对Python中所有会从左至右扫描对象的迭代工具而言都是如此,这些迭代工具包括了for循环、列表解析、in成员关系测试以及map内置函数等。
“可迭代对象”的概念在Python中是相当新颖的,基本这就是序列观念的通用化:如果对象时实际保存的序列,或者可以再迭代工具环境中一次产生一个结果的对象,那就看做是可迭代的。
>>文件迭代器
作为内置数据类型的文件也是可迭代的,它有一个名为__next__的方法,每次调用时,就会返回文件中的下一行。当到达文件末尾时,__next__会引发内置的StopIteration异常,而不是返回空字符串。
这个接口就是Python中所谓的迭代协议:有__next__方法的对象会前进到下一个结果,而在一系列结果的末尾时,则会引发StopIteration。任何这类对象都认为是可迭代的。任何这类对象也能以for循环或其他迭代工具遍历,因为所有迭代工具内部工作起来都是在每次迭代中调用__next__,并且捕捉StopIteratin异常来确定何时离开。
Python 迭代器和列表解析
1)迭代器
一种特殊的数据结构,以对象形式存在 >>> i1 = l1.__iter__() >>> i1 = iter(l1) 可迭代对象: 序列: list、str、tuple 非序列: dict、file 自定义类: __iter__()、 __getitem__() 注意: 若要实现迭代器,需要在类中定义next()方法 要使迭代器指向下一个对象,则使用成员函数 next() i1.next() 当没有元素时,会引发StopIteration异常 for循环可用于任何可迭代对象 例: >>> l1 = ['Sun','Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat'] >>> i1 = l1.__iter__() >>> il.next() 'Sun' >>> il.next() 'Mon'
2)列表解析 [ ]
根据已有列表,高效生产新列表的方式。 常用于实现创建新的列表,因此要放置于 [ ] 中 语法: [ expression for iter_var in iterable ] [ expression for iter_var in iterable if cond_expr ] os模块中 listdir() 能够列出所有文件 例:事先定义l1 l2 l1 = [ 1,2,3,4,5 ] l2=[ ] >>> for i in l1: l2.append(i**2) l2列表内各项为l1的平方 >>> print l2 [1, 4, 9, 16, 25] >>> l3 = [ i**2 for i in l1 ] l3列表内各项为l1的平方 [1, 4, 9, 16, 25] >>> l4 = [ i**2 for i in l1 if i>=3 ] l3列表内各项为l1中 >= 3的平方 [9, 16, 25] 例题: l1 = ['x','y','z'] l2 = [1,2,3] 应用列表解析方法使其各项相乘 >>> l3 = [ (i,j) for i in l1 for j in l2 ] for循环内部嵌套一个for循环实现各项乘 [('x', 1), ('x', 2), ('x', 3), ('y', 1), ('y', 2), ('y', 3), ('z', 1), ('z', 2), ('z', 3)]
3)生成器 ( )
惰性计算、延迟求值 生成器表达式并不真正创建数字列表,而是返回一个生成器对象,此对象在每次计算出一个条目后,把这个条目产生出来(一次返回一个值) 语法: ( expr for iter_var in iterable ) ( expr for iter_var in iterable if cond_expr ) 例: >>> l1 = ( i**2 for i in range(2,11,2)) >>> l1.next() 2 >>> l1 = ( i**2 for i in range(2,11) if i%2==0 ) >>> l1.next() 2 注意: 序列过长,并且每次只获取一个元素时,应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析 列表解析与生成器的关系相当于range()与xrange()
4)产生偏移和元素
enumerate 同时偏移缩印和偏移元素,使用enumerate()函数 此内置函数返回一个生成器对象 >>> S = 'Hello,world' >>> a = enumerate(S) >>> a.next() (0,'H') >>> a.next() (1,'e')
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