python教程栏目介绍编程用到的迭代器。
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如何实现可迭代对象和迭代器对象
迭代器模式是一种经典的软件设计模式,现在很多编程语言都内置了这种设计模式。在Python的原始数据类型中,可以进行for循环的都属于可迭代的类型。当然,也可以使用iter函数获取到相应的迭代器,然后遍历该对象。如下面的代码:
l = [1, 3] # 可迭代对象 __iter__t = iter(l) #获取迭代器对象print(t.__next__()) print(t.__next__())# print(t.__next__()) # 报异常复制代码
要实现一个可迭代对象,一般先要实现相应的迭代器对象。在Python实现迭代器,其实只需要实现__next__方法即可。但collections包中的Iterator类将__next__方法定义为了抽象方法,笔者认为鉴于程序的可读性,在实现迭代器时不妨继承Iterator类。
from random import samplefrom collections import Iterable, Iteratorclass WeatherIterator(Iterator): def __init__(self, cities): self.cities = cities self.index = 0 def getWeather(self, city): return (city, sample(['sun','wind','yu'], 1)[0]) def __next__(self): if self.index == len(self.cities): raise StopIteration city = self.cities[self.index] self.index += 1 return self.getWeather(city)复制代码
实现可迭代的对象,也只要实现__iter__方法即可,同样的,collections包中的Iterable类也将__iter__方法定义为抽象类。
from collections import Iterableclass WeatherIterable(Iterable): def __init__(self, cities): self.cities = cities self.index = 0 def __iter__(self): return WeatherIterator(self.cities)复制代码
这样就可以使用for循环进行迭代了。
for weather in WeatherIterable(['北京', '上海', '广州']): print(weather)复制代码
生成器简介
先看如下代码:
def gen(): print("step 1") yield 1 print("step 2") yield 2 print("step 3") yield 3复制代码
上面的gen函数的返回值就是一个生成器对象。
g = gen() g.__next__() print(g.__next__()) print(g.__next__())复制代码
如上述代码,每调用一次生成器的__next__方法,它都会执行一段gen函数,遇到yield关键字为止,并返回其后的东西。因此,生成器可以理解为一种能够被打断的函数。
注意:生成器对象也是可迭代的对象。
for x in g: print(x)复制代码
如何使用生成器函数实现可迭代对象
将__iter__方法实现为生成器函数,就可以实现可迭代对象。
class PrimeNumbers: def __init__(self, start, end): self.start = start self.end = end def isPrimeNum(self, k): #判断是否是素数 if k < 2: return False for i in range(2, k): if k % i == 0: return False return True def __iter__(self): for k in range(self.start, self.end + 1): if self.isPrimeNum(k): yield kfor num in PrimeNumbers(2, 100): print(num)复制代码
如何进行反向迭代以及如何实现反向迭代
iter函数可以获取到可迭代对象的正向迭代器,reversed函数则可以获取到可迭代对象的反向迭代器。
l = [1, 2, 3, 4, 5]for x in reversed(l): print(x)复制代码
要实现反向迭代,实现__reversed__方法即可。
class FloatRange: def __init__(self, start, end, step=0.1): self.start = start self.end = end self.step = step def __iter__(self): t = self.start while t <= self.end: yield t t += self.step def __reversed__(self): t = self.end while t >= self.start: yield t t -= self.stepfor x in FloatRange(1.0, 4.0, 0.5): print(x)for x in reversed(FloatRange(1.0, 4.0, 0.5)): print(x)复制代码
如何对迭代器做切片操作
itertools包中的islice函数,可以可迭代对象进行切片操作。
from itertools import islicefor x in islice(FloatRange(1.0, 4.0, 0.5), 2, 5): print(x)复制代码
如何在一个for语句中迭代多个可迭代对象
使用zip方法,将对应元素组成一个元组。
for w, e, m in zip([1, 2, 3, 4], ('a', 'b', 'c','d'), [5, 6, 7, 8]): print(w, e, m)复制代码
使用itertools包中的chain函数,将多个可迭代对象串联起来。 使用zip方法,将对应元素组成一个元组。
from itertools import chainfor x in chain([1, 2, 3, 4], ('a', 'b', 'c','d')): print(x)复制代码
以上是写给Python编程高手2:迭代器的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

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