<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
迭代是 python 中存取集合元素的一種非常強大的一種方式。迭代器是一個可以記住遍歷位置的物件,因此不會像列表那樣一次性全部生成,而是可以等到用的時候才生成,因此節省了大量的記憶體資源。迭代器物件從集合中的第一個元素開始存取,直到所有的元素被存取完。迭代器有兩個方法:iter()和 next()方法。
這麼解釋可能不太直觀,我們以生活的一個小栗子來解釋一下,方便大家能夠更深刻的理解。比如說我們去超市買水果,而正巧超市的服務人員正在擺放蘋果。服務人員告訴我們需要等蘋果都擺放完畢我們才可以拿蘋果,這樣就很耽誤我們的時間。(這個場景中,櫃檯上其實已經有蘋果了,只不過銷售不讓拿罷了。)
然後我們再去賣橘子的櫃檯,服務人員也在擺放橘子。但是服務人員告訴我們可以不用等他擺放完畢,我們可以直接拿橘子,這樣就會很好的節省我們的時間。如果我們拿橘子的速度超過了服務人員擺放的速度 ,我們只需要等待服務人員擺放之後就可以直接拿橘子,大大的提升了我們買橘子的效率。
而迭代器就類似於我們買橘子的場景,我們平時的程式都是一次性寫入到記憶體中。比如我們的列表中存在成百上千的資料,都是一次性寫入到記憶體裡的,通過這樣讓我們來使用。但是迭代器卻是按需載入,有一點內容就會放在內容裡面,我們就可以立刻使用記憶體中的資料進行我們的邏輯處理。這樣就不要所有的資料都寫入到記憶體中就可以使用,大大的提升了使用效率。
iter(iterable)從可迭代物件中返回一個迭代器,iterable必須是能提供一個迭代器的物件
next(iterator) 從迭代器iterator中獲取下一了記錄,如果無法獲取下一條記錄,則觸發stoptrerator異常
說明:
1.迭代器只能往前取值,不會後退
2.用iter函數可以返回一個可迭代物件的迭代器
範例:
iter()函數介紹:生成一個迭代器物件
iter()函數用法:iter(iterable)
引數介紹:iterable —> 可迭代的資料型別(比如列表、字典、元組以及集合型別等)
範例:
iter([1, 2, 3])
返回值:
<list_iterator at 0x4f3bff0>
next()函數介紹:返回迭代器中的資料
next()函數用法:next(iterable)
引數介紹:iterable —> 迭代器物件
範例:
iter_obj = iter([1,2,3]) next(iter_obj)
返回值:
# >>> 1,2,3
# >>> StopIteration
綜上,我們得出結論:
iter(iterable)從可迭代物件中返回一個迭代器,iterable必須是能提供一個迭代器的物件
next(iterable) 從迭代器iterator中獲取下一了記錄,如果無法獲取下一條記錄,則觸發stoptrerator異常
演示案例如下:
# coding:utf-8 test_list = [1, 3, 5, 7] test_iter = iter(test_list) # 讓test_list提供一個能存取自己的迭代器 print(next(test_iter)) # 1 從迭代器中取值,讓迭代器去獲取l中的一個元素 print(next(test_iter)) # 3 print(next(test_iter)) # 5 print(next(test_iter)) # 7 print(next(test_iter)) # StopIterable 異常
test_list 實際上是一個列表,但是被迭代器迭代之後。並不是一次性將列表放入記憶體中,而是每次放一個元素進入記憶體,然後被讀取。(這就是我們說的按需載入)
類似於list、tuple、str 等型別的資料可以使用for… in… 的迴圈遍歷語法可以從其中依次拿到資料並進行使用,我們把這個過程稱為遍歷,也稱迭代。python中可迭代的物件有list(列表)、tuple(元組)、dirt(字典)、str(字串)set(集合)等。
範例如下:
test_list = [1,2,3,4,5] test_dirt = { "name":"張三", "sex":"男", "age":33 } test_tuple = (1,2,3,4,5) test_set = {1,2,3,3,4} for i in test_list: print(i) for i in test_dirt: print(i) for i in test_tuple: print(i) for i,j in test_set.items(): print("%s:%s" % (i,j)) # >>> 執行結果如下: # >>> test_list的元素為: 1 # >>> test_list的元素為: 2 # >>> test_list的元素為: 3 # >>> test_list的元素為: 4 # >>> test_list的元素為: 5 # >>> test_dirt的元素為: name # >>> test_dirt的元素為: sex # >>> test_dirt的元素為: age # >>> test_tuple的元素為: 1 # >>> test_tuple的元素為: 2 # >>> test_tuple的元素為: 3 # >>> test_tuple的元素為: 4 # >>> test_tuple的元素為: 5 # >>> test_set的元素為:1 # >>> test_set的元素為:2 # >>> test_set的元素為:3 # >>> test_set的元素為:4
除了剛剛我們使用的 iter() 函數之外 ,我們還有其他方法生成迭代器:
第一種:for迴圈生成方法 —> 我們可以在函數中使用 for 迴圈, 並對每一個 for 迴圈的成員使用 yield() 函數 [它的意思就是將每一個 for 迴圈成員放到一個迭代器物件中,不過只有被呼叫才會被放入。]
範例如下:
def test(): for i in range(10): yield i result = test() print('for 迴圈,第一次 'i'的值為:', next(result)) print('for 迴圈,第二次 'i'的值為:', next(result)) print('for 迴圈,第三次 'i'的值為:', next(result)) print('for 迴圈,第四次 'i'的值為:', next(result)) # >>> 執行結果如下: # >>> for 迴圈,第一次 'i'的值為: 0 # >>> for 迴圈,第二次 'i'的值為: 1 # >>> for 迴圈,第三次 'i'的值為: 2 # >>> for 迴圈,第四次 'i'的值為: 3
注意:超過10次異常會拋 StopIteration 的異常。
第二種:for 迴圈一行生成迭代器物件。
範例如下:
result = (i for i in [1, 2, 3]) # 將 for 迴圈在非函數中 賦值 給一個變數, 這也是生成一個迭代器變數的方法 print('for 迴圈,第一次 'i'的值為:', next(result)) # 使用 next 呼叫迭代器 print('for 迴圈,第二次 'i'的值為:', next(result)) print('for 迴圈,第三次 'i'的值為:', next(result)) # >>> for 迴圈,第一次 'i'的值為: 1 # >>> for 迴圈,第二次 'i'的值為: 2 # >>> for 迴圈,第三次 'i'的值為: 3
注意: next(result) 超過4次會拋 StopIteration 的異常。
劃重點:
使用 for 迴圈生成的迭代器,可以不使用 next() 函數 也可以執行,(依然可以通過 for 迴圈 獲取迭代器的資料)不僅如此,當我們調取完迭代器中的資料之後,程式不會丟擲異常,相比較與 next() 函數要友好的多。
範例如下:
result = (i for i in [1, 2, 3]) for item in result: print(item) # >>> 執行結果如下: # >>> 1 # >>> 2 # >>> 3 # 迴圈結束,程式正常退出,不會丟擲 StopIteration 的異常
案例一:
def make_iter(): for i in range(5): yield i iter_obj = make_iter() for i in iter_obj: print(i) print('----') for i in iter_obj: print(i) # >>> 執行結果如下: # >>> 0 # >>> 1 # >>> 2 # >>> 3 # >>> 4 # >>> ---- # >>> 從執行結果得出結論,當我們從記憶體中讀取完迭代器所有的值後,記憶體就會被釋放,不再回圈輸出。
案例二:
iter_obj = (i for i in range(4)) for i in iter_obj: print(i) print('=====') for i in iter_obj: print(i) # >>> 執行結果如下: # >>> 0 # >>> 1 # >>> 2 # >>> 3 # >>> ===== # >>> 從執行結果得出結論,當我們從記憶體中讀取完迭代器所有的值後,記憶體就會被釋放,不再回圈輸出。
迭代器 除了前文我們提到的 按需載入 ,可以提升我們的執行速度以外。
還有另外一個原因,試想一下:如果我們的列表只有10個資料,那麼讀取的速度會很快。可能對資源(也就是我們的記憶體)佔用的消耗不是很大;如果我們有一個成千上萬甚至十萬資料的列表,那麼這些資料都要一次性的寫入記憶體裡,這麼多的資料所消耗佔用的資源必然會很大,甚至會撐爆我們的記憶體造成記憶體溢位,程式就會報錯了。
所以如果通過迭代器的方式,我們只需要用到一個資料就將一個資料扔到記憶體裡並且被使用。這樣既可以提高我們記憶體使用的效率,又可以減少我們記憶體的消耗。這也是我們平時使用迭代器的目的。
到此這篇關於Python學習之迭代器詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python迭代器內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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