一、列表生成式 List Comprehensions
Python內(nèi)置的非常簡單卻強(qiáng)大的可以用來創(chuàng)建list的生成式。
使用
range
和
for循環(huán)
創(chuàng)建
In [21]: for循環(huán)后面還可以加上
if判斷
還可以使用兩層循環(huán),可以生成
全排列
列表生成式也可以使用
兩個變量
來生成list:
二、生成器 generator
列表受到內(nèi)存限制,容量肯定是有限的。而且,創(chuàng)建一個包含100萬個元素的列表,不僅占用很大的存儲空間,如果我們僅僅需要訪問前面幾個元素,那后面絕大多數(shù)元素占用的空間都白白浪費(fèi)了。故有
一邊循環(huán)一邊計算的機(jī)制,稱為生成器:generator。
創(chuàng)建generator
,第一種方法:只要把一個列表生成式的 [ ] 改成 ( ) 。
可以通過next()函數(shù)獲得generator的下一個返回值
上面這種不斷調(diào)用next(g)實在是太變態(tài)了,正確的方法是使用for循環(huán),因為generator也是可迭代對象。
第二種方法:
如果一個函數(shù)定義中包含yield關(guān)鍵字,那么這個函數(shù)就不再是一個普通函數(shù),而是一個generator:
generator和函數(shù)的執(zhí)行流程不一樣。函數(shù)是
順序執(zhí)行
,遇到return語句或者最后一行函數(shù)語句就返回。而變成generator的函數(shù),在
每次調(diào)用next()
的時候執(zhí)行,遇到y(tǒng)ield語句返回(跟return類似),再次執(zhí)行時從
上次返回的yield語句處
繼續(xù)執(zhí)行。
舉個栗子:
def
odd
(
)
:
print
(
'step 1'
)
yield
1
print
(
'step 2'
)
yield
(
3
)
print
(
'step 3'
)
yield
(
5
)
o
=
odd
(
)
next
(
o
)
#step 1
#1
next
(
o
)
#step 2
#3
next
(
o
)
#step 3
#5
三、迭代器 Iterator (可迭代對象 Iterable)
直接作用于
for循環(huán)
的數(shù)據(jù)類型有以下幾種:
一類是集合數(shù)據(jù)類型,如list、tuple、dict、set、str等;
一類是generator,包括生成器和帶yield的generator function。
這些可以直接作用于for循環(huán)的對象統(tǒng)稱為 可迭代對象:Iterable 。
而
生成器
不但可以作用于for循環(huán),還可以被
next()函數(shù)
不斷調(diào)用并返回下一個值,直到最后拋出StopIteration錯誤表示無法繼續(xù)返回下一個值了。
可以被next()函數(shù)調(diào)用并不斷返回下一個值的對象稱為迭代器:Iterator。
生成器
都是Iterator對象,但list、dict、str雖然是Iterable,卻不是Iterator。
把list、dict、str等Iterable變成Iterator可以使用iter()函數(shù):
總結(jié):
- 凡是可作用于 for循環(huán) 的對象都是 Iterable 類型;
- 凡是可作用于 next()函數(shù) 的對象都是 Iterator 類型,它們表示一個惰性計算的序列;
- 集合數(shù)據(jù)類型如list、dict、str等是 Iterable 但不是Iterator,不過可以通過 iter()函數(shù) 獲得一個Iterator對象。
**自我總結(jié):**生成器都是迭代器,迭代器包含生成器和iter()函數(shù)獲得的對象。(即生成器是迭代器的子集, 迭代器是生成器的父集 。)
#Python的for循環(huán)本質(zhì)上就是通過不斷調(diào)用next()函數(shù)實現(xiàn)的。
參考:廖雪峰
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017323698112640
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