17. Python 產生式 產生器 迭代器

標籤：python   產生器   迭代器   

1.      產生式和產生器

列表產生式是python受歡迎的一種文法之一，通過一句簡潔的文法，就能對元組元素進行過濾，還可以對得到的元素進行轉換處理。

文法格式：

    [exp for val in collection if condition]

相當於

result = []

for val in collection:

    if (condition):

        result.append(exp)

例子：

    a = [x*x for x in xrange(10) if x%2 == 0]

    print (type(a))

    print (a)

結果：

    <type ‘list‘>

    [0, 4, 16, 36, 64]

解釋：

① 由此取出xrange(10)從0到9

② 判斷 x*x 是偶數，就保留，存在新的字典中

③ 把所有符合x*x是偶數的元素都放到新的列表中返回。

通過列表產生式，我們可以建立一個列表，但是，受到記憶體限制，列表容量肯定是有限的；

如果建立一個包含100萬個元素的的列表，不僅佔用很大的儲存空間，當我們僅僅需要訪問前面的幾個元素，後面絕大多數元素占的空間都浪費了。

所以，如果列表元素可以按照某種演算法推算出來，那我們是否可以在迴圈的過程中不斷推算出後續的元素？

這樣一來就不必建立完整的list了，從而節省大量的空間。

在python中，這種一邊迴圈一邊計算的機制，稱為"產生器"（Generator）

產生器是一次產生一個值的特殊類型函數，可以將其視為可繼續函式，調用該函數將返回一個可用於產生連續 x 的值的產生器；

簡單的說就是在函數執行過程中，yield 語句會把你需要的的值返回給調用產生器的地方，然後退出函數，下次調用產生器函數

的時候，又從上次中斷的地方開始執行，而產生器內的所有變數參數會被儲存下來供下一次使用。

要建立產生器有好幾種方法：

第一種方法

    把一個列表產生式的[]，改成()，這就建立了一個產生器。

例子：

lst = (x*x for x in xrange(1,101) if x%2 == 0)

print (lst)

print (type(lst))

print (lst.next())

print (lst.next())

print (lst.next())

print (lst.next())

print (lst.next())

print (lst.next())

結果：

<generator object <genexpr> at 0x02E72508>

<type ‘generator‘>

4

16

36

64

100

144

解釋：

    generator 儲存的是演算法，每次調用next()，就計算出下一個元素的值，直到計算到最後一個元素為止。

第二種方法：

函數中定義清單產生器，即如果函數中包含yield關鍵字，那麼這個函數不再是一個普通函數，而是一個generator。

普通函數：

def func(n):

    sum = 0

    i = 0

    while(i<n):

        sum = sum + i

        i += 1

        print (sum)

func(10)

結果：

0

1

3

6

10

15

21

28

36

45

清單產生器：

def func(n):

    sum = 0

    i = 0

    while(i<n):

        sum = sum + i

        i += 1

        yield (sum)

for x in func(10):

    print  x

print (type(func(10)))

結果：

0

1

3

6

10

15

21

28

36

45

解釋：

① 以上函數有關鍵字 yield ，所以產生的是一個產生器；

② 通過for 迴圈調用產生器，當執行到yield的時候，返回sum值，sum為0，此時暫停並記錄sum的值；

③ 列印出sum的值，然後繼續往下去執行，跳入下一個迴圈 while(1<10)

④ 直到遇到yield的時候，返回sum的值

⑤ 反覆執行3,4的步驟，直到迴圈結束，最終退出程式。

兩個函數的區別：

    一個直接反回了運算式的結果清單，另一個是一個對象，該對象包含了對錶達式結果的計算引用，通過迴圈可以直接輸出。

產生器不會一次性列出所有資料，當你用到的時候，再列出來，更加節約記憶體使用量率。

普通函數和清單產生器的區別：

    結果雖然相同，但是包含yield語句的函數會特地編譯成產生器，當函數被調用的時候，他們返回一個產生器對象，這個對象支援迭代器介面，

每當遇到yield關鍵字的時候，可以理解成函數的return語句，yield後面的值，就是傳回值。但是不像一般函數在return後退出，產生器函數在產生

值後會自動掛起並暫停他們的執行和狀態，他的本地變數將儲存狀態資訊，這些資訊在函數恢複時將再度有效，下次從yield下面的部分開始執行。

比如說上一次執行到3，下次開始時，找到3的位置，從6開始執行，（不會從頭開始執行），以此類推。

補充學習：http://www.jianshu.com/p/d09778f4e055

產生式：一次性產生所有資料，然後儲存在記憶體中，適合小量的資料。

產生器：返回一個可迭代的對象，即"generator"對象，必須通過迴圈才可以一一列出所有結果。

2.      迭代器

iterable (可迭代對象) 和 iterator（迭代器）主要區別：

凡是可以用 for 迴圈的都是iterable（可迭代對象），可以通過迴圈調用出來的都是，比如：[]，()，{}，產生式....

凡是要通過 next（）函數調用並獲得值的可迭代對象都是iterator（迭代器）

所以產生器可以被next()函數調用並不斷返回下一個值的對象稱為迭代器

可以簡單理解為 產生器 就是迭代器的可迭代對象。

凡是可作用於 for 迴圈的對象都是iterable 類

凡是可作用於 next()函數的對象都是iterator類型，他們表示一個惰性計算的序列。

作業：

九九乘法表

def func(n):

    return ["{0}*{1}={2}".format(x,n,x*n) for x in xrange(1,n+1) ]

for i in xrange(1,10):

    print " ".join(func(i))

本文出自 “筆記空間” 部落格，請務必保留此出處http://286577399.blog.51cto.com/10467610/1978911

17. Python 產生式   產生器   迭代器