標籤:read ble sel logs stop next creat 無法 就是
iter函數用法簡述
Python 3中關於iter(object[, sentinel)]方法有兩個參數。
使用iter(object)這種形式比較常見。
iter(object, sentinel)這種形式一般較少使用
1,iter(object)
Python官方文檔對於這種形式的解釋很容易理解。
此時,object必須是集合對象,且支援迭代協議(iteration protocol)或者支援序列協議(sequence protocol)。
說白了,也就是實現了__iter__()方法或者__getitem__()方法。
l = [1, 2, 3] for i in iter(l): print(i)
2,iter(object, sentinel)
Python官方文檔對於這種形式的解釋是:“ If the second argument, sentinel, is given, then object must be a callable object. The iterator created in this case will call object with no arguments for each call to its __next__()
method; if the value returned is equal to sentinel,StopIteration
will be raised, otherwise the value will be returned.”。
這句話的意思是說:如果傳遞了第二個參數,則object必須是一個可調用的對象(如,函數)。此時,iter建立了一個迭代器對象,每次調用這個迭代器對象的__next__()方法時,都會調用object。
如果__next__的傳回值等於sentinel,則拋出StopIteration異常,否則返回下一個值。
class TestIter(object): def __init__(self): self.l=[1,2,3,4,5] self.i=iter(self.l) def __call__(self): #定義了__call__方法的類的執行個體是可調用的 item = next(self.i) print ("__call__ is called,which would return",item) return item def __iter__(self): #支援迭代協議(即定義有__iter__()函數) print ("__iter__ is called!!") return iter(self.l) t = TestIter() # t是可調用的 t1 = iter(t, 3) # t必須是callable的,否則無法返回callable_iterator print(callable(t)) for i in t1: print(i)# 它每次在調用的時候,都會調用__call__函數,並且最後輸出3就停止了。True__call__ is called,which would return 11__call__ is called,which would return 22__call__ is called,which would return 3
在檔案讀取時使用:
import osimport hashlibdef bytes2human(n): # 檔案大小位元組單位轉換 symbols = (‘K‘, ‘M‘, ‘G‘, ‘T‘, ‘P‘, ‘E‘) prefix = {} for i, s in enumerate(symbols): # << 左移” 左移一位表示乘2 即1 << 1=2,二位就表示4 即1 << 2=4, # 10位就表示1024 即1 << 10=1024 就是2的n次方 prefix[s] = 1 << (i + 1) * 10 for s in reversed(symbols): if n >= prefix[s]: value = float(n) / prefix[s] return ‘%.2f%s‘ % (value, s) return "%sB" % ndef get_md5(file_path): """ 得到檔案MD5 :param file_path: :return: """ if os.path.isfile(file_path): file_size = os.stat(file_path).st_size md5_obj = hashlib.md5() # hashlib f = open(file_path, ‘rb‘) # 開啟檔案 read_size = 0 while read_size < file_size: read_byte = f.read(8192) md5_obj.update(read_byte) # update md5 read_size += len(read_byte) hash_code = md5_obj.hexdigest() # get md5 hexdigest f.close() print(‘file: [{}] \nsize: [{}] \nmd5: [{}]‘.format( file_path, bytes2human(read_size), hash_code)) return str(hash_code)def get_filemd5(file_path): # 使用迭代器讀取檔案獲得MD5 if os.path.isfile(file_path): file_size = os.stat(file_path).st_size md5_obj = hashlib.md5() # hashlib f = open(file_path, ‘rb‘) # 開啟檔案 read_size = 1024 for chunk in iter(lambda: f.read(read_size), b‘‘): # 使用迭代器讀取檔案獲得MD5 md5_obj.update(chunk) hash_code = md5_obj.hexdigest() # get md5 hexdigest f.close() print(‘file: [{}] \nsize: [{}] \nmd5: [{}]‘.format( file_path, bytes2human(file_size), hash_code)) return str(hash_code)if __name__ == ‘__main__‘: md5 = get_md5( r‘C:\README.md‘) md5_1 = get_filemd5( r‘C:\README.md‘)------------------------輸出file: [C:\README.md] size: [941B] md5: [d22b8f76dcd8cfbfd4669d9d8101077e]file: [C:\README.md] size: [941B] md5: [d22b8f76dcd8cfbfd4669d9d8101077e]
python iter函數用法