Python迭代器、列表解析、生成器表达式、产生偏移和元素用法详解

亦凉 2022-05-23 07:44 104阅读 0赞

**Python迭代器、列表解析、生成器表达式、产生偏移和元素用法详解**

**1、Python迭代器**

迭代器（iterator）有时又称游标（cursor），是程式设计的软件设计模式，可在容器物件（container，例如链表或阵列）上遍访的接口，设计人员无需关心容器物件的内存分配的实现细节。

各种语言实作迭代器的方式皆不尽同，有些面向对象语言，像Java, C\#, Ruby, Python, Delphi都已将迭代器的特性内建语言当中，完美的跟语言整合，我们称之隐式迭代器（implicit iterator），但像C++语言本身就没有迭代器的特色，但STL仍利用模板实作了功能强大的迭代器。STL容器的数据的内存地址可能会重新分配（reallocate)，与容器绑定的迭代器仍然可以定位到重新分配后的正确的内存地址。

迭代器另一方面还可以整合生成器（generator）。有些语言将二者视为同一接口，有些语言则将之独立化。

在 Python 中，迭代器是遵循迭代协议的对象。使用 iter() 从任何序列对象中得到迭代器（如 list, tuple, dictionary, set 等）。另一种形式的输入迭代器是generator。

要使得迭代器指向下一个元素，则使用成员函数next()（Python 2）或函数\_\_next\_\_()（Python 3）。当没有元素时，则引发 StopIteration异常。若要实现迭代器，则需要在类中定义next()（Python 2）或\_\_next\_\_()（ Python 3）。

**例：Python迭代器使用示例**

In \[1\]: l1 = \[1,2,3\]

In \[2\]: i1 = l1.\_\_iter\_\_()

In \[3\]: i1.next()

Out\[3\]: 1

In \[4\]: i1.next()

Out\[4\]: 2

In \[5\]: i1.next()

Out\[5\]: 3

In \[6\]: i1.next()

\---------------------------------------------------------------------------

StopIteration                             Traceback (mostrecent call last)

<ipython-input-6-be7912f76fe0> in<module>()

\----> 1 i1.next()

StopIteration:

**2、Python列表解析**

在需要改变列表而不是需要新建某列表时，可以使用列表解析。

**1）、语法格式**

**\[expr for iter\_var in iterable\]**

**\[expr for iter\_var in iterable if cond\_expr\]**

**第一种语法：**首先迭代iterable里所有内容，每一次迭代，都把iterable里相应内容放到iter\_var中，再在表达式中应用该iter\_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。

**第二种语法：**加入了判断语句，只有满足条件的内容才把iterable里相应内容放到iter\_var中，再在表达式中应用该iter\_var的内容，最后用表达式的计算值生成一个列表。

**2）、用法示例**

**例1：不加条件的列表解析示例**

In \[1\]: l1 = \[1,2,3,4,5\]

In \[2\]: l2 = \[\]

In \[3\]: for i in l1:

...:     l2.append(i\*\*2)

...:

In \[4\]: print l2

\[1, 4, 9, 16, 25\]

In \[5\]: t3 = \[ i\*\*2 for i in l1 \]

In \[6\]: print t3

\[1, 4, 9, 16, 25\]

In \[7\]: \[ i\*\*2 for i in l1 \]

Out\[7\]: \[1, 4, 9, 16, 25\]

**例2：加入条件的列表解析示例**

In \[8\]: l3 = \[ i\*\*2 for i in l1 if i >=3 \]

In \[9\]: print l3

\[9, 16, 25\]

In \[10\]: for i in \[ i\*\*2 for i inrange(1,11) \]: print i/2,

0 2 4 8 12 18 24 32 40 50

In \[11\]: for i in \[ i\*\*2 for i inrange(1,11) if i % 2 == 0 \]: print i/2,

2 8 18 32 50

**例3：列表解析应用1：使用列表解析打印/var/log目录下以'.log'结尾的文件**

In \[1\]: import os

In \[2\]: files = os.listdir('/var/log')

In \[3\]: s1 = 'test.log'

In \[4\]: s1.endswith('.log')

Out\[4\]: True

In \[5\]: s2 = 'test'

In \[6\]: s2.endswith('.log')

Out\[6\]: False

In \[7\]: logs = \[ i for i in fil

%%file file    files   filter

In \[7\]: logs = \[ i for i in files ifi.endswith('.log') \]

In \[8\]: print logs

\['Xorg.9.log', 'Xorg.1.log','keepalived.log', 'anaconda.ifcfg.log', 'pm-powersave.log','anaconda.storage.log', 'mysqld.log', 'boot.log', 'anaconda.log', 'dracut.log','Xorg.0.log', 'anaconda.yum.log', 'wpa\_supplicant.log', 'yum.log','Xorg.2.log', 'anaconda.program.log'\]

**例4：列表解析应用2：根据已经有列表，高效生成新列表的方式**

In \[1\]: l1 = \['x','y','z'\];l2 = \[1,2,3\]

In \[2\]: l3 = \[ (i,j) for i in l1 for j inl2 \]

In \[3\]: print l3

\[('x', 1), ('x', 2), ('x', 3), ('y', 1),('y', 2), ('y', 3), ('z', 1), ('z', 2), ('z', 3)\]

In \[4\]: l4 = \[ (i,j) for i in l1 for j inl2 if j != 1 and i != 'x' \]

In \[5\]: print l4

\[('y', 2), ('y', 3), ('z', 2), ('z', 3)\]

**3、Python生成器表达式**

生成器表达式是在python2.4中引入的，当序列过长，而每次只需要获取一个元素时，

应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析。生成器表达式的语法和列表解析一样，只不过生成器表达式是被（）括起来的，而不是\[\]

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，这个生成器在每次计算出一个条目后，把这个条目“产生”(yield)出来。生成器表达式使用了“惰性计算”(lazy evaluation，也有翻译为“延迟求值”，

这种按需调用call by need的方式翻译为惰性更好一些)，只有在检索时才被赋值（ evaluated），

所以在列表比较长的情况下使用内存上更有效。

**1）、语法格式**

**(expr for iter\_var in iterable)**

**(expr for iter\_var in iterable ifcond\_expr)**

**2）、用法示例**

**例1：Python生成器表达式用法示例**

In \[1\]: y1 = ( i\*\*2 for i in range(1,4))

In \[2\]: y1.next()

Out\[2\]: 1

In \[3\]: y1.next()

Out\[3\]: 4

In \[4\]: y1.next()

Out\[4\]: 9

In \[5\]: y1.next()

\---------------------------------------------------------------------------

StopIteration                             Traceback (mostrecent call last)

<ipython-input-5-e528b641d5f6> in<module>()

\----> 1 y1.next()

StopIteration:

**例2：Python生成器对象在for循环中的使用**

In \[6\]: for j in ( i\*\*2 for i inrange(1,11)):print j/2,

0 2 4 8 12 18 24 32 40 50

**4、Python产生偏移和元素**

**1）、生成器对象生成函数enumerate()**

range()函数可在非完备遍历中用于生成索引偏移，而非偏移处的元素

enumerate()函数同时产生偏移索引和偏移元素，此内置函数返回一个生成器对象

enumerate(iterable\[, start\])

**2）、用法示例：**

**例1：自定义url，使用enumerate()函数打印由索引和单个字符构成的元组**

In \[1\]: url = 'web2.field.com'

In \[2\]: enumerate(url)

Out\[2\]: <enumerate at 0x11d1140>

In \[3\]: g1 = enumerate(url)

In \[4\]: g1.next()

Out\[4\]: (0, 'w')

In \[5\]: g1.next()

Out\[5\]: (1, 'e')

In \[6\]: g1.next()

Out\[6\]: (2, 'b')

**例2：使用range()函数打印1~10中的奇数**

In \[7\]: range(1,11,2)

Out\[7\]: \[1, 3, 5, 7, 9\]

**例3：enumerate()函数偏移索引用法**

In \[8\]: g1 = enumerate(url,4)

In \[9\]: g1.next()

Out\[9\]: (4, 'w')

In \[10\]: g1.next()

Out\[10\]: (5, 'e')

In \[11\]: g1.next()

Out\[11\]: (6, 'b')

**5、总结说明：**

1. 当只是需要执行一个循环的时候尽量使用循环而不是列表解析，这样更符合python提倡的直观性。

for item in sequence:

process(item)

2. 当有内建的操作或者类型能够以更直接的方式实现的，不要使用列表解析。

例如复制一个列表时，使用：L1=list（L）即可，不必使用：

L1=\[x for x in L\]

3. 当序列过长， 而每次只需要获取一个元素时，使用生成器表达式。

4. 列表解析的性能相比要比map要好，实现相同功能的for循环效率最差（和列表解析相比差两倍）。

5. 列表解析可以转换为for循环或者使用map（其中可能会用到filter、lambda函数）表达式，但是列表解析更为简单明了，后者会带来更复杂和深层的嵌套。

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