Ⅰ python中的“迭代”详解
迭代器模式:一种惰性获取数据项的方式,即按需一次获取一个数据项。
所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence(句子)类,我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串,然后可以逐个单词迭代。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因:
iter()
解释器需要迭代对象 x 时,会自动调用iter(x)。
内置的 iter 函数有以下作用:
由于序列都实现了 __getitem__ 方法,所以都可以迭代。
可迭代对象:使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。
与迭代器的关系:Python 从可迭代对象中获取迭代器。
下面用for循环迭代一个字符串,这里字符串 'abc' 是可迭代的对象,用 for 循环迭代时是有生成器,只是 Python 隐藏了。
如果没有 for 语句,使用 while 循环模拟,要写成下面这样:
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文(如列表推导,元组拆包等等)中的 StopIteration 异常。
标准的迭代器接口有两个方法:
__next__ :返回下一个可用的元素,如果没有元素了,抛出 StopIteration 异常。
__iter__ :返回 self,以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器,如 for 循环中。
迭代器:实现了无参数的 __next__ 方法,返回序列中的下一个元素;如果没有元素了,那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法,因此迭代器也可以迭代。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类:
注意, 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法,让 Sentence 实例既是可迭代对象,也是自身的迭代器。
为了“支持多种遍历”,必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器,而且各个迭代器要能维护自身的内部状态,因此这一模式正确的实现方式是,每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。
所以总结下来就是:
实现相同功能,但却符合 Python 习惯的方式是,用生成器函数代替 SentenceIteror 类。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字,该函数就是生成器函数。调用生成器函数,就会返回一个生成器对象。
生成器函数会创建一个生成器对象,包装生成器函数的定义体,把生成器传给 next(...) 函数时,生成器函数会向前,执行函数定义体中的下一个 yield 语句,返回产出的值,并在函数定义体的当前位置暂停,。最终,函数的定义体返回时,外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常,这一点与迭代器协议一致。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了,但是还不够慵懒。 惰性 ,是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值,这样做能节省内存,或许还能避免做无用的处理。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性,因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表,然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本,列表使用的内存量可能与文本本身一样多(或许更多,取决于文本中有多少非单词字符)。
re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本,返回的是一个生成器,按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰,即只在需要时才生成下一个单词。
标准库提供了很多生成器函数,有用于逐行迭代纯文本文件的对象,还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数:参数为任意的可迭代对象,返回值是生成器,用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。
第一组是用于 过滤 的生成器函数:从输入的可迭代对象中产出元素的子集,而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate),这个参数是个 布尔函数 ,有一个参数,会应用到输入中的每个元素上,用于判断元素是否包含在输出中。
以下为这些函数的演示:
第二组是用于映射的生成器函数:在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算,然后返回结果。
以下为这些函数的用法:
第三组是用于合并的生成器函数,这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。
以下为演示:
第四组是从一个元素中产出多个值,扩展输入的可迭代对象。
以下为演示:
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素,不过会以某种方式重新排列。
下面的函数都接受一个可迭代的对象,然后返回单个结果,这种函数叫“归约函数”,“合拢函数”或“累加函数”,其实,这些内置函数都可以用 functools.rece 函数实现,但内置更加方便,而且还有一些优点。
参考教程:
《流畅的python》 P330 - 363
Ⅱ 如何用python语言编能将字符串中的每个字符的ASCII码加20后输出对应字符的程序
1、打开python语言命令窗口,定义一个字符串变量a并赋值,调用zfill方法,这个方法是使用0填充字符串。
Ⅲ Python中可迭代对象、迭代器以及iter()函数的两个用法详解
在Python编程中,理解可迭代对象(Iterable)、迭代器(Iterator)以及iter()函数的使用至关重要。首先,我们先来澄清两个基本概念:可迭代对象包括列表、元组、字符串等,它们都具备通过for循环遍历元素的特性。Python内置的Iterable类和collections.abc模块中的方法可以用来检测一个对象是否为可迭代对象,这依赖于对象是否实现了__iter__()方法。
如果一个对象没有__iter__()方法,但有__getitem__(),解释器会创造一个迭代器并按序获取元素。若两者皆无,会抛出TypeError。我们可以通过自定义对象并实现这两个方法来理解这个过程。
迭代器则更进一步,它是一个能记住遍历位置的特殊对象,只能向前推进。迭代器必须实现__iter__和__next__方法,分别用于返回迭代器和获取下一个元素。例如,当我们通过next(iterator)获取下一个值时,如果没有更多元素,会抛出StopIteration异常。
iter()函数有两个常见用法。第一个是iter(iterable),将可迭代对象转换为迭代器,以便进一步操作。第二个是iter(callable, sentinel),这里callable可以是任何可调用对象,sentinel作为标记值,当函数返回这个值时,迭代器会结束并抛出StopIteration异常。
举个例子,test_iter函数通过iter(callable, sentinel)的第二个用法,创建了一个特殊的迭代器,当函数返回特定值时,会终止迭代。这就是iter()函数的另一个实用场景。
总的来说,掌握Python中的这些概念和函数,能帮助你更有效地处理数据和迭代过程。
Ⅳ Python中什么是迭代
如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)。
在Python中,迭代是通过for ... in来完成的,而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的,比如Java代码:
for (i=0; i<list.length; i++) { n = list[i];
}
可以看出,Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环,因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上,还可以作用在其他可迭代对象上。
list这种数据类型虽然有下标,但很多其他数据类型是没有下标的,但是,只要是可迭代对象,无论有无下标,都可以迭代,比如dict就可以迭代:
>>> d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}>>> for key in d:... print(key)
...
a
c
b
因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不一样。
默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时迭代key和value,可以用for k, v in d.items()。
由于字符串也是可迭代对象,因此,也可以作用于for循环:
>>> for ch in 'ABC':... print(ch)
...
A
B
C
所以,当我们使用for循环时,只要作用于一个可迭代对象,for循环就可以正常运行,而我们不太关心该对象究竟是list还是其他数据类型。
这个网站有很多Python的系统、基础教程,可以看看。网页链接