反向迭代
想要反向迭代一个序列很容易，使用内置函数 reversed() 便可以做到，如下：
In [1]: a = [1, 2, 3, 4] In [2]: for x in reversed(a): ...: print(x) ...: 4 3 2 1 复制代码
反向迭代的特点是，需要预先知道迭代对象的大小，或者对象实现了 __reversed__() 方法，如果两者都不符合，那么，必须先将对象转换成一个列表才可以。
# Print a file backwards f = open('somefile') for line in reversed(list(f)): print(line, end='') 复制代码
有一个需要注意的问题就是，如果迭代对象元素很多的话，在转换成列表的过程中会耗费大量的内存。
想解决这个问题，可以在自定义类上实现 __reversed__() 方法来解决，代码如下：
#!/usr/bin/env python #-*- encoding: utf-8 -*- def reverse_iterate(): for rr in reversed(Countdown(30)): print(rr) for rr in Countdown(30): print(rr) class Countdown: def __init__(self, start): self.start = start # Forward iterator def __iter__(self): n = self.start while n > 0: yield n n -= 1 # Reverse iterator 当使用reversed函数翻转对象时调用 def __reversed__(self): n = 1 while n <= self.start: yield n n += 1 if __name__ == '__main__': reverse_iterate() 复制代码
这个方法可以使代码非常的高效，因为它不再需要将数据填充到一个列表中，然后再去反向迭代这个列表。
迭代器切片
在处理列表相关问题时，使用切片操作非常方便，但遗憾的是，迭代器并不支持标准的切片操作，主要原因就是因为，我们事先并不知道迭代器和生成器的长度。
In [3]: def count(n): ...: while True: ...: yield n ...: n += 1 ...: In [4]: c = count(0) In [5]: c[10: 20] ----------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-5-60489cd5ce42> in <module>() > 1 c[10: 20] TypeError: 'generator' object is not subscriptable 复制代码
想在迭代器和生成器上使用切片操作，可以使用 itertools.islice() 函数：
In [6]: import itertools In [7]: for x in itertools.islice(c, 10, 20): ...: print(x) ...: 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 复制代码
但是这里有一个问题，islice() 函数会消耗掉传入的数据，比如我再调用一次这个函数，返回的结果就发生了变化。
In [8]: for x in itertools.islice(c, 10, 20): ...: print(x) ...: ...: 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 复制代码
所以，如果想多次使用切片的结果，就需要把数据存起来。
顺序迭代合并后的排序迭代对象
假设现在有多个排序序列，现在想把它们合并，并且得到一个新的排序序列，应该怎么做呢？
heapq.merge() 函数可以完美解决这个问题：
In [9]: import heapq In [10]: a = [1, 4, 7, 10] In [11]: b = [2, 5, 6, 11] In [12]: heapq.merge(a, b) Out[12]: <generator object merge at 0x1087ab570> In [13]: for x in heapq.merge(a, b): ...: print(x) ...: 1 2 4 5 6 7 10 11 复制代码
需要注意的一点是，传入的序列必须是排过序的。
如果序列中元素过多，也并不需要担心效率问题，通过上面代码也可以看出，heapq.merge() 函数的返回结果依然是一个生成器，并非是列表。
未完待续。。。
