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Python学习笔记之迭代器和生成器用法实例详解

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本文实例讲述了Python学习笔记之迭代器和生成器用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

迭代器和生成器

迭代器

生成器

下面是一个叫做 my_range 的生成器函数,它会生成一个从 0 到 (x - 1) 的数字流:

def my_range(x):
  i = 0
  while i < x:
    yield i
    i += 1

该函数使用了 yield 而不是关键字 return。这样使函数能够一次返回一个值,并且每次被调用时都从停下的位置继续。关键字 yield 是将生成器与普通函数区分开来的依据。

因为上述代码会返回一个迭代器,因此我们可以将其转换为列表或用 for 循环遍历它,以查看其内容。例如,下面的代码:

for x in my_range(5):
  print(x)

输出如下:

0
1
2
3
4

为何要使用生成器?

迭代器和生成器[相关练习]

请自己写一个效果和内置函数 enumerate 一样的生成器函数。如下所示地调用该函数:

lessons = ["Why Python Programming", "Data Types and Operators", "Control Flow", "Functions", "Scripting"]
for i, lesson in my_enumerate(lessons, 1):
  print("Lesson {}: {}".format(i, lesson))

应该会输出:

Lesson 1: Why Python Programming
Lesson 2: Data Types and Operators
Lesson 3: Control Flow
Lesson 4: Functions
Lesson 5: Scripting

解决方案:

lessons = ["Why Python Programming", "Data Types and Operators", "Control Flow", "Functions", "Scripting"]
def my_enumerate(iterable, start=0):
  # Implement your generator function here
  i = start
  for element in iterable:
    yield i, element
    i += 1
for i, lesson in my_enumerate(lessons, 1):
  print("Lesson {}: {}".format(i, lesson))

如果可迭代对象太大,无法完整地存储在内存中(例如处理大型文件时),每次能够使用一部分很有用。实现一个生成器函数 chunker,接受一个可迭代对象并每次生成指定大小的部分数据。如下所示地调用该函数:

for chunk in chunker(range(25), 4):
  print(list(chunk))

应该会输出:

  [0, 1, 2, 3]
  [4, 5, 6, 7]
  [8, 9, 10, 11]
  [12, 13, 14, 15]
  [16, 17, 18, 19]
  [20, 21, 22, 23]
  [24]

解决方案:

def chunker(iterable, size):
  for i in range(0, len(iterable), size):
    yield iterable[i:i + size]
for chunk in chunker(range(25), 4):
  print(list(chunk))

学习参考:

https://www.python.org/dev/peps/pep-0257/

https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#iterators

https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/290231/when-should-i-use-a-generator-and-when-a-list-in-python/290235

https://stackoverflow.com/questions/312443/how-do-you-split-a-list-into-evenly-sized-chunks

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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