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Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

本篇文章给大家带来了关于python的相关知识,其中主要介绍了关于容器、可迭代对象、迭代器以及生成器的相关问题,下面就一起来看一下,希望对大家有帮助。

Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

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在刚开始学Python的时候,是不是经常会听到大佬们在讲容器、可迭代对象、迭代器、生成器、列表/集合/字典推导式等等众多概念,其实这不是大佬们没事就搁那扯专业术语来装B,而是这些东西都得要明白的,光知道字符串、列表等基础还是不够的,尤其是在Python的数据结构方面。

今天就来给大家讲讲Python中的容器、可迭代对象、迭代器和生成器这些难理解的概念,让你的Python基础更上一层楼!

一、容器

1.什么是容器?

在Python中,容器是把多种元素组织在一起的数据结构,容器中的元素就可以逐个迭代获取。说白了,它的作用就像它的名字一样:用来存放东西(数据)。

容器实际上是不存在的,它并不是一种数据类型,只是人为的一种概念,只是为了方便学习所创造的一个概念词,它可以用成员关系操作符(in或not in)来判断对象是否在容器里面。

当然了,它不是我创造的,我没有那么大本事哈,是官方创造的好吧,你也不用担心我是在教你一些奇奇怪怪的名词,说出去别人都听不懂…python中都是这么叫的。常见的容器类型有列表(list)、元组(tuple)、字符串(str)、字典(dict)以及集合(set )

既然容器里面的数据是可以迭代获取的,那么我们又得来学一个新概念:可迭代对象。


二、可迭代对象

1.什么是可迭代对象?

在python中,可迭代对象并不是指某种具体的数据类型,它是指存储了元素的一个容器对象

也就是说,如果容器里面没有存储数据,那它就不是可迭代对象,并不是所有的容器都是可迭代对象,容器包含但并不仅限于可迭代对象。

注意两个点:

1.很多容器都是可迭代对象(容器包含了可迭代对象)。

2.一个可迭代对象是不能独立的进行迭代的,迭代是通过for来完成的,凡是可迭代对象都可以直接使用for循环进行访问。

for循环大家应该不陌生吧?有没有想过,for循环内部是怎么实现的?比如说这个for循环的例子,为什么能输出列表里的每一个元素?它的内部是怎么实现的?

Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

其实for循环做了两件事情:

1.使用 __iter__() 返回1个迭代器,迭代器在下面会讲,这里先知道有这么个东西。

2.使用 __next__() 获取迭代器中的每一个元素。

那么我们不用for循环来输出列表里的每一个元素,

l = [1,2,3,4]# for i in l:#     print(i)ite =l.__iter__() #接收一下ietr()干了什么print(ite)  
#打印print(ite.__next__())    
#for循环干第2件事情的时候做的第1步print(ite.__next__())    
#for循环干第2件事情的时候做的第2步print(ite.__next__())   
 #for循环干第2件事情的时候做的第3步print(ite.__next__())    
#for循环干第2件事情的时候做的第4步

输出结果:

Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

可以看出来,如果我们去掉哪行打印ite的代码,执行效果就是跟for循环输出列表里面的每一个元素是一样的,for循环里面限定了范围是4次,实际上就执行了1次__iter__()和4次__next__(),也就是说for循环访问迭代对象的本质就是通过这么去实现的。

而且,for循环本质上干的那两件事情,缺一不可,也就是说如果没有__iter__()先返回了迭代器,__next()__也无法获取到元素,恰恰说明了前面说要注意的两点中的第2点:一个可迭代对象是不能独立的进行迭代的。

有两个内置函数跟它们原理是一样的,本质相同,一般要用的话用内置函数要方便一些,起码不用写那么多下划线:

内置函数 iter() 的本质是 __inter__() ,也是返回一个迭代器。

内置函数 next() 的本质是 __next__(),也是有了迭代器之后获取元素。

Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

可以看出来结果也是一模一样的,既然讲到了迭代器,那么就来看看什么是迭代器。

三、迭代器

通过上面的for循环例子我们大概也能看得出来,

只要是实现了__iter__()和__next__()的对象,就是迭代器,迭代器是一个可迭代对象。

总之,迭代器是有__iter__()生成,可以通过__next__()进行调用。

既然如此,我们在学Python基础的时候讲过range()是一个可迭代对象,那么它也是可以通过__iter__()生成一个迭代器的。

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四、序列

序列在【赋值语句】那个专题文章中我有提过,这里再讲一下,序列也是一个抽象的概念,它包含了列表、元组和字符串,它本身是不存在的,也是便于学习所创造的一个概念词。

可迭代对象包含序列,既然序列包含了列表、元组和字符串,前面我们的例子中也涉及到 了,所以说序列可以被iter()和next()使用

序列可以分为有限序列和无限序列。有限序列就是有范围的,比如说range(10)就已经限定了范围,相反的,无限序列也就是没有限定范围的序列。

我们来生成一个无限序列,这里需要用到1个新模块itertools,itertools用于高效循环的迭代函数集合,它下面有一个方法count(),可生成迭代器且无范围,可以理解为无限迭代器。

Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

通过这个例子我们可以看出来,只要执行一次,next()就会获取一次迭代器里面的内容并逐次获取,我这里只写了4个next(),你多写几次就会多输出几次。

像next()这种什么时候需要就什么时候调用的机制叫做懒加载机制,也叫懒汉式加载;

相反地就有饿汉式加载。比如for循环这种的,只要一执行就会把可迭代器里面的所有对象都获取。


五、列表推导式

列表推导式跟生成器有关,在讲生成器之前,需要先知道什么是列表推导式,列表推导式就是生成列表的一种方法,语法是这样的:

l = [i for i in 可迭代对象]

i表示要放进列表里的对象,for循环是一个式子。

比如我们用列表推导式来生成一个列表试试:

l = [i for i in range(5)]print(l)

运行结果:

[0, 1, 2, 3, 4]

运用列表推导式可以很方便地生成我们想要的列表。

同时它也有很多灵活的用法,比如在后面加上条件判断

l = [i for i in range(5) if 4<5]print(l)

运行结果:

[0, 1, 2, 3, 4]

if后面的条件判断为真,则可以正常生成列表,如果为假,则列表推导式是无效的,此时的l将是一个空列表。

还有其他灵活的用法,比如操作前面的i,比如让i的数值全都翻2倍:

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我们把迭代对象换一下,换成字符串,也同样可以输出,只是*在字符串里面表示重复操作符,所以效果变成了这样:

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不仅如此,前面的i*2我们还可以用函数来进行操作,比如:

Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

总而言之,列表推导式就是用来快速和自定义生成列表的一种方法,很灵活

那么有人可能会举一反三了,列表推导式都是用 [] 来进行操作的,那如果用()来操作行吗?它会不会生成一个元组?我们来看看:

Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

[] 换成()之后,返回的是一个生成器generrator ,那么下面我们再来讲讲生成器:


六、生成器

生成器是真实存在于Python中的对象,与容器这种概念词是不同的,它是可以直接通过next()进行调用的。

1.生成器的第一种创建方法:生成器表达式

第一种创建方法跟列表推导式是差不多的,就是 [] 换成了():

l = (i for i in 可迭代对象)

比如我们来生成一个生成器,看看能不能用next()直接调用:

l = (i for i in "abcd")print(next(l))

运行结果:

a

可以看出,生成器是可以直接调用的。那么既然生成器可以被next()调用,那么生成器就是一个特殊的迭代器,是一个可迭代对象

2.生成器的第二种创建方法:yield

除了用上面那种方法创建生成器,还可以用yield来创建,方法如下:

yield 关键字

比如说我们用一个函数中包含yield来创建生成器:

def fun():
    a = 10
    while 1:
        a += 1
        yield a


b = fun()print(b)

运行结果:

<generator object fun at 0x000001F2AD95E900>

结果就是生成了一个生成器,而且此时的函数fun()就已经不再是一个函数了,它是一个生成器,只要函数中出现了yield,函数就变成了生成器。

为什么while循环没有一直执行?先不着急,我们输出看看:

def fun():
    a = 10
    while 1:
        a += 1
        yield a


b = fun()print(next(b))print(next(b))print(next(b))

运行结果:

111213

我调用了三次,所以它就运行了三次,while循环虽然存在,但是却不起作用,是因为前面我们提过的懒汉式加载

什么时候需要了,什么时候用next()调用,就是懒汉式加载,不像饿汉式加载那样,提前生成了所有对象,如果这里换成for循环来完成,比如:

def fun():
    a = 10
    while 1:
        a += 1
        print(a)b = fun()

运行之后程序将会进入死循环,一直给a自加1,你可以试试看效果,这就是饿汉式加载提前生成了迭代器并调用了全部迭代器对象,饿汉式加载占用资源的放大镜

七、小结

今天讲的内容可能听起来比较枯燥,这也是没得办法的,有些东西第一次听可能有点”难以下咽“,见得多了之后就习惯了,你得强迫自己去试着接受和理解这些抽象的东西。

最后用一张图来总结一下它们的关系:

Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器

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以上就是Python详细解析之容器、可迭代对象、迭代器以及生成器的详细内容,更多请关注主题君其它相关文章!

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