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          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          本篇文章給大家?guī)?lái)了關(guān)于python的相關(guān)知識(shí),其中主要介紹了關(guān)于容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器的相關(guān)問(wèn)題,下面就一起來(lái)看一下,希望對(duì)大家有幫助。

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

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          在剛開(kāi)始學(xué)Python的時(shí)候,是不是經(jīng)常會(huì)聽(tīng)到大佬們?cè)谥v容器、可迭代對(duì)象、迭代器、生成器、列表/集合/字典推導(dǎo)式等等眾多概念,其實(shí)這不是大佬們沒(méi)事就擱那扯專業(yè)術(shù)語(yǔ)來(lái)裝B,而是這些東西都得要明白的,光知道字符串、列表等基礎(chǔ)還是不夠的,尤其是在Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面。

          今天就來(lái)給大家講講Python中的容器、可迭代對(duì)象、迭代器和生成器這些難理解的概念,讓你的Python基礎(chǔ)更上一層樓!

          一、容器

          1.什么是容器?

          在Python中,容器是把多種元素組織在一起的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),容器中的元素就可以逐個(gè)迭代獲取。說(shuō)白了,它的作用就像它的名字一樣:用來(lái)存放東西(數(shù)據(jù))。

          容器實(shí)際上是不存在的,它并不是一種數(shù)據(jù)類(lèi)型,只是人為的一種概念,只是為了方便學(xué)習(xí)所創(chuàng)造的一個(gè)概念詞,它可以用成員關(guān)系操作符(in或not in)來(lái)判斷對(duì)象是否在容器里面。

          當(dāng)然了,它不是我創(chuàng)造的,我沒(méi)有那么大本事哈,是官方創(chuàng)造的好吧,你也不用擔(dān)心我是在教你一些奇奇怪怪的名詞,說(shuō)出去別人都聽(tīng)不懂…python中都是這么叫的。常見(jiàn)的容器類(lèi)型有列表(list)、元組(tuple)、字符串(str)、字典(dict)以及集合(set )。

          既然容器里面的數(shù)據(jù)是可以迭代獲取的,那么我們又得來(lái)學(xué)一個(gè)新概念:可迭代對(duì)象。


          二、可迭代對(duì)象

          1.什么是可迭代對(duì)象?

          在python中,可迭代對(duì)象并不是指某種具體的數(shù)據(jù)類(lèi)型,它是指存儲(chǔ)了元素的一個(gè)容器對(duì)象。

          也就是說(shuō),如果容器里面沒(méi)有存儲(chǔ)數(shù)據(jù),那它就不是可迭代對(duì)象,并不是所有的容器都是可迭代對(duì)象,容器包含但并不僅限于可迭代對(duì)象。

          注意兩個(gè)點(diǎn):

          1.很多容器都是可迭代對(duì)象(容器包含了可迭代對(duì)象)。  2.一個(gè)可迭代對(duì)象是不能獨(dú)立的進(jìn)行迭代的,迭代是通過(guò)for來(lái)完成的,凡是可迭代對(duì)象都可以直接使用for循環(huán)進(jìn)行訪問(wèn)。

          for循環(huán)大家應(yīng)該不陌生吧?有沒(méi)有想過(guò),for循環(huán)內(nèi)部是怎么實(shí)現(xiàn)的?比如說(shuō)這個(gè)for循環(huán)的例子,為什么能輸出列表里的每一個(gè)元素?它的內(nèi)部是怎么實(shí)現(xiàn)的?

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          其實(shí)for循環(huán)做了兩件事情:

          1.使用 __iter__() 返回1個(gè)迭代器,迭代器在下面會(huì)講,這里先知道有這么個(gè)東西。  2.使用 __next__() 獲取迭代器中的每一個(gè)元素。

          那么我們不用for循環(huán)來(lái)輸出列表里的每一個(gè)元素,

          l = [1,2,3,4]# for i in l:#     print(i)ite =l.__iter__() #接收一下ietr()干了什么print(ite)   #打印print(ite.__next__())     #for循環(huán)干第2件事情的時(shí)候做的第1步print(ite.__next__())     #for循環(huán)干第2件事情的時(shí)候做的第2步print(ite.__next__())     #for循環(huán)干第2件事情的時(shí)候做的第3步print(ite.__next__())     #for循環(huán)干第2件事情的時(shí)候做的第4步

          輸出結(jié)果:

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          可以看出來(lái),如果我們?nèi)サ裟男写蛴te的代碼,執(zhí)行效果就是跟for循環(huán)輸出列表里面的每一個(gè)元素是一樣的,for循環(huán)里面限定了范圍是4次,實(shí)際上就執(zhí)行了1次__iter__()和4次__next__(),也就是說(shuō)for循環(huán)訪問(wèn)迭代對(duì)象的本質(zhì)就是通過(guò)這么去實(shí)現(xiàn)的。

          而且,for循環(huán)本質(zhì)上干的那兩件事情,缺一不可,也就是說(shuō)如果沒(méi)有__iter__()先返回了迭代器,__next()__也無(wú)法獲取到元素,恰恰說(shuō)明了前面說(shuō)要注意的兩點(diǎn)中的第2點(diǎn):一個(gè)可迭代對(duì)象是不能獨(dú)立的進(jìn)行迭代的。

          有兩個(gè)內(nèi)置函數(shù)跟它們?cè)硎且粯拥?,本質(zhì)相同,一般要用的話用內(nèi)置函數(shù)要方便一些,起碼不用寫(xiě)那么多下劃線:

          內(nèi)置函數(shù) iter() 的本質(zhì)是 __inter__() ,也是返回一個(gè)迭代器。  內(nèi)置函數(shù) next() 的本質(zhì)是 __next__(),也是有了迭代器之后獲取元素。

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          可以看出來(lái)結(jié)果也是一模一樣的,既然講到了迭代器,那么就來(lái)看看什么是迭代器。

          三、迭代器

          通過(guò)上面的for循環(huán)例子我們大概也能看得出來(lái),

          只要是實(shí)現(xiàn)了__iter__()和__next__()的對(duì)象,就是迭代器,迭代器是一個(gè)可迭代對(duì)象。  總之,迭代器是有__iter__()生成,可以通過(guò)__next__()進(jìn)行調(diào)用。

          既然如此,我們?cè)趯W(xué)Python基礎(chǔ)的時(shí)候講過(guò)range()是一個(gè)可迭代對(duì)象,那么它也是可以通過(guò)__iter__()生成一個(gè)迭代器的。

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器


          四、序列

          序列在【賦值語(yǔ)句】那個(gè)專題文章中我有提過(guò),這里再講一下,序列也是一個(gè)抽象的概念,它包含了列表、元組和字符串,它本身是不存在的,也是便于學(xué)習(xí)所創(chuàng)造的一個(gè)概念詞。

          可迭代對(duì)象包含序列,既然序列包含了列表、元組和字符串,前面我們的例子中也涉及到 了,所以說(shuō)序列可以被iter()和next()使用。

          序列可以分為有限序列和無(wú)限序列。有限序列就是有范圍的,比如說(shuō)range(10)就已經(jīng)限定了范圍,相反的,無(wú)限序列也就是沒(méi)有限定范圍的序列。

          我們來(lái)生成一個(gè)無(wú)限序列,這里需要用到1個(gè)新模塊itertools,itertools用于高效循環(huán)的迭代函數(shù)集合,它下面有一個(gè)方法count(),可生成迭代器且無(wú)范圍,可以理解為無(wú)限迭代器。

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          通過(guò)這個(gè)例子我們可以看出來(lái),只要執(zhí)行一次,next()就會(huì)獲取一次迭代器里面的內(nèi)容并逐次獲取,我這里只寫(xiě)了4個(gè)next(),你多寫(xiě)幾次就會(huì)多輸出幾次。

          像next()這種什么時(shí)候需要就什么時(shí)候調(diào)用的機(jī)制叫做懶加載機(jī)制,也叫懶漢式加載;

          相反地就有餓漢式加載。比如for循環(huán)這種的,只要一執(zhí)行就會(huì)把可迭代器里面的所有對(duì)象都獲取。


          五、列表推導(dǎo)式

          列表推導(dǎo)式跟生成器有關(guān),在講生成器之前,需要先知道什么是列表推導(dǎo)式,列表推導(dǎo)式就是生成列表的一種方法,語(yǔ)法是這樣的:

          l = [i for i in 可迭代對(duì)象]

          i表示要放進(jìn)列表里的對(duì)象,for循環(huán)是一個(gè)式子。

          比如我們用列表推導(dǎo)式來(lái)生成一個(gè)列表試試:

          l = [i for i in range(5)]print(l)

          運(yùn)行結(jié)果:

          [0, 1, 2, 3, 4]

          運(yùn)用列表推導(dǎo)式可以很方便地生成我們想要的列表。

          同時(shí)它也有很多靈活的用法,比如在后面加上條件判斷

          l = [i for i in range(5) if 4<5]print(l)

          運(yùn)行結(jié)果:

          [0, 1, 2, 3, 4]

          if后面的條件判斷為真,則可以正常生成列表,如果為假,則列表推導(dǎo)式是無(wú)效的,此時(shí)的l將是一個(gè)空列表。

          還有其他靈活的用法,比如操作前面的i,比如讓i的數(shù)值全都翻2倍:

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          我們把迭代對(duì)象換一下,換成字符串,也同樣可以輸出,只是*在字符串里面表示重復(fù)操作符,所以效果變成了這樣:

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          不僅如此,前面的i*2我們還可以用函數(shù)來(lái)進(jìn)行操作,比如:

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          總而言之,列表推導(dǎo)式就是用來(lái)快速和自定義生成列表的一種方法,很靈活。

          那么有人可能會(huì)舉一反三了,列表推導(dǎo)式都是用 [] 來(lái)進(jìn)行操作的,那如果用()來(lái)操作行嗎?它會(huì)不會(huì)生成一個(gè)元組?我們來(lái)看看:

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

          [] 換成()之后,返回的是一個(gè)生成器generrator ,那么下面我們?cè)賮?lái)講講生成器:


          六、生成器

          生成器是真實(shí)存在于Python中的對(duì)象,與容器這種概念詞是不同的,它是可以直接通過(guò)next()進(jìn)行調(diào)用的。

          1.生成器的第一種創(chuàng)建方法:生成器表達(dá)式

          第一種創(chuàng)建方法跟列表推導(dǎo)式是差不多的,就是 [] 換成了():

          l = (i for i in 可迭代對(duì)象)

          比如我們來(lái)生成一個(gè)生成器,看看能不能用next()直接調(diào)用:

          l = (i for i in "abcd")print(next(l))

          運(yùn)行結(jié)果:

          a

          可以看出,生成器是可以直接調(diào)用的。那么既然生成器可以被next()調(diào)用,那么生成器就是一個(gè)特殊的迭代器,是一個(gè)可迭代對(duì)象。

          2.生成器的第二種創(chuàng)建方法:yield

          除了用上面那種方法創(chuàng)建生成器,還可以用yield來(lái)創(chuàng)建,方法如下:

          yield 關(guān)鍵字

          比如說(shuō)我們用一個(gè)函數(shù)中包含yield來(lái)創(chuàng)建生成器:

          def fun():     a = 10     while 1:         a += 1         yield a   b = fun()print(b)

          運(yùn)行結(jié)果:

          <generator object fun at 0x000001F2AD95E900>

          結(jié)果就是生成了一個(gè)生成器,而且此時(shí)的函數(shù)fun()就已經(jīng)不再是一個(gè)函數(shù)了,它是一個(gè)生成器,只要函數(shù)中出現(xiàn)了yield,函數(shù)就變成了生成器。

          為什么while循環(huán)沒(méi)有一直執(zhí)行?先不著急,我們輸出看看:

          def fun():     a = 10     while 1:         a += 1         yield a   b = fun()print(next(b))print(next(b))print(next(b))

          運(yùn)行結(jié)果:

          111213

          我調(diào)用了三次,所以它就運(yùn)行了三次,while循環(huán)雖然存在,但是卻不起作用,是因?yàn)榍懊嫖覀兲徇^(guò)的懶漢式加載。

          什么時(shí)候需要了,什么時(shí)候用next()調(diào)用,就是懶漢式加載,不像餓漢式加載那樣,提前生成了所有對(duì)象,如果這里換成for循環(huán)來(lái)完成,比如:

          def fun():     a = 10     while 1:         a += 1         print(a)b = fun()

          運(yùn)行之后程序?qū)?huì)進(jìn)入死循環(huán),一直給a自加1,你可以試試看效果,這就是餓漢式加載提前生成了迭代器并調(diào)用了全部迭代器對(duì)象,餓漢式加載占用資源的放大鏡。

          七、小結(jié)

          今天講的內(nèi)容可能聽(tīng)起來(lái)比較枯燥,這也是沒(méi)得辦法的,有些東西第一次聽(tīng)可能有點(diǎn)”難以下咽“,見(jiàn)得多了之后就習(xí)慣了,你得強(qiáng)迫自己去試著接受和理解這些抽象的東西。

          最后用一張圖來(lái)總結(jié)一下它們的關(guān)系:

          Python詳細(xì)解析之容器、可迭代對(duì)象、迭代器以及生成器

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