标签:迭代 软件开发 Python generator Iterator time print isinstance def
1.列表生成式,迭代器&生成器
现在有个需求,看列表[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],我要求你把列表里的每个值加1
a= [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] #方法一: for i in range(len(a)): a[i]+=100 #方法二: for index ,i in enumerate(a): a[index] = i+100 #方法三: a = map(lambda x:x+100,a) #map(),Python 2.x 返回列表。Python 3.x 返回迭代器。 a = list(a) #所以要强制转化一下 #方法四: 该方法为列表生成式 a = [i+100 for i in a] print(a)
生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator。
要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]
改成()
,就创建了一个generator:
L = [x * x for x in range(10)] print(L) #输出:[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] g = (x * x for x in range(10)) #g是个迭代器 print(g) #输出:<generator object <genexpr> at 0x000001DF01888360> l = list(g) #g为迭代器强制转成列表 print(l) #输出:[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] #迭代器访问方式 for n in g: print (n)
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for
循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:
def fib(n): count,a,b = 0,0,1 while count<n: print(b) # yield b a,b = b,a+b #相当于 t = (b,a+b) a = t[0],b=t[1] count+=1 fib(10) #输出 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
fib
函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib
函数变成generator,只需要把print(b)
改为yield b
就可以了:
#斐波拉契函数 import sys def fib(n): count,a,b = 0,0,1 while count<n: # print(b) yield b a,b = b,a+b #相当于 t = (b,a+b) a = t[0],b=t[1] count+=1 # fib(10) g = fib(10) print(g) #输出 <generator object fib at 0x000002916E0D8360> for i in g: print(i) #输出 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield
关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
def fib(n): count,a,b = 0,0,1 while True: print("start") yield b print("end") a,b = b,a+b #相当于 t = (b,a+b) a = t[0],b=t[1] # fib(10) g = fib(10) print(g.__next__()) #输出: # start # 1 print(g.__next__()) #输出 # end # start # 1
这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return
语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()
的时候执行,遇到yield
语句返回,再次执行时从上次返回的yield
语句处继续执行。
还可通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
import time def consumer(name): # print("%s 准备吃包子啦!" %name) while True: baozi = yield print("包子[%s]来了,被[%s]吃了!" %(baozi,name)) def producer(name): c = consumer('A') c2 = consumer('B') c.__next__() c2.__next__() print("老子开始准备做包子啦!") for i in range(3): time.sleep(1) print("做了1个包子,分两半!") c.send(i) #重新获取yield,并发送一个值 c2.send(i) producer("Lisi") #输出 # 老子开始准备做包子啦! # 做了1个包子,分两半! # 包子[0]来了,被[A]吃了! # 包子[0]来了,被[B]吃了! # 做了1个包子,分两半! # 包子[1]来了,被[A]吃了! # 包子[1]来了,被[B]吃了! # 做了1个包子,分两半! # 包子[2]来了,被[A]吃了! # 包子[2]来了,被[B]吃了!
迭代器
我们已经知道,可以直接作用于for
循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如list
、tuple
、dict
、set
、str
等;
一类是generator
,包括生成器和带yield
的generator function。
这些可以直接作用于for
循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
。
可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterable
对象:
>>> from collections import Iterable >>> isinstance([], Iterable) True >>> isinstance({}, Iterable) True >>> isinstance('abc', Iterable) True >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterable) True >>> isinstance(100, Iterable) False
而生成器不但可以作用于for
循环,还可以被next()
函数不断调用并返回下一个值,直到最后抛出StopIteration
错误表示无法继续返回下一个值了。
*可以被next()
函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator
。
可以使用isinstance()
判断一个对象是否是Iterator
对象:
>>> from collections import Iterator >>> isinstance((x for x in range(10)), Iterator) True >>> isinstance([], Iterator) False >>> isinstance({}, Iterator) False >>> isinstance('abc', Iterator) False
生成器都是Iterator
对象,但list
、dict
、str
虽然是Iterable
,却不是Iterator
。
把list
、dict
、str
等Iterable
变成Iterator
可以使用iter()
函数:
>>> isinstance(iter([]), Iterator) True >>> isinstance(iter('abc'), Iterator) True
为什么list
、dict
、str
等数据类型不是Iterator
?
这是因为Python的Iterator
对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()
函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration
错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()
函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator
的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator
甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
小结
凡是可作用于for
循环的对象都是Iterable
类型;
凡是可作用于next()
函数的对象都是Iterator
类型,它们表示一个惰性计算的序列;
集合数据类型如list
、dict
、str
等是Iterable
但不是Iterator
,不过可以通过iter()
函数获得一个Iterator
对象。
Python的for
循环本质上就是通过不断调用next()
函数实现的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]: pass
实际上完全等价于:
# 首先获得Iterator对象: it = iter([1, 2, 3, 4, 5]) # 循环: while True: try: # 获得下一个值: x = next(it) except StopIteration: # 遇到StopIteration就退出循环 break
2.装饰器
#写法 import time def timmer(func): def deco(*args,**kwargs): #传入非固定参数 start_time=time.time() res = func(*args,**kwargs) #传入非固定参数 stop_time=time.time() print('the func run time is %s' %(stop_time-start_time)) return res return deco @timmer #相当于 test1 = timmer(test1) = deco ,test1() = deco() def test1(): time.sleep(1) print('in the test1') @timmer #相当于 test2 = timmer(test2) = deco ,test2(name) = deco(name) def test2(name): time.sleep(1) print('in the test1:%s'%name) return "from test2" test1() test2("LISI") print(test2("LISI"))
#带参数的装饰器 import time user,passwd = 'ZhangSan','abc123' def auth(auth_type): print("auth func:",auth_type) def outer_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("wrapper func args:", *args, **kwargs) if auth_type == "local": username = input("Username:").strip() password = input("Password:").strip() if user == username and passwd == password: print("\033[32;1mUser has passed authentication\033[0m") res = func(*args, **kwargs) # from home print("---after authenticaion ") return res else: exit("\033[31;1mInvalid username or password\033[0m") elif auth_type == "ldap": print("ldap verification") return wrapper return outer_wrapper def index(): print("welcome to index page") @auth(auth_type="local") # home = wrapper() def home(): print("welcome to home page") return "from home" @auth(auth_type="ldap") def bbs(): print("welcome to bbs page") index() print(home()) #wrapper() bbs()
end
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