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python基础学习笔记(十一)

简介:
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迭代器

 

本节进行迭代器的讨论。只讨论一个特殊方法---- __iter__  ,这个方法是迭代器规则的基础。

 

迭代器规则

迭代的意思是重复做一些事很多次---就像在循环中做的那样。__iter__ 方法返回一个迭代器,所谓迭代器就是具有next方法的对象,在调用next方法时,迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用,但迭代器没有值可以返回,就会引发一个StopIteration异常。

 

这里是一个婓波那契数例,使用迭代器如下:

class Fibs:
    def __init__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
    def next(self):
        self.a , self.b = self.b , self.a + self.b
        return self.a
    def __iter__(self):
        return self

>>> fibs = Fibs() 
>>> for f in fibs:
      if  f  > 1000:
          print f
          break    #因为设置了break ,所以循环在这里停止。

内建函数iter可以从可迭代的对象中获得迭代器。

>>> it = iter([1,2,3])
>>> it.next()
1
>>> it.next()
2

从迭代器得到序列

除了在迭代器和可迭代对象上进行迭代外,还能把它们转换为序列。在大部分能使用序列的情况下,能使用迭代器替换。

class TestIterator:
    value = 0
    def next(self):
        self.value += 1
        if self.value > 10: raise StopIteration
        return self.value
    def __iter__(self):
        return self

>>> ti = TestIterator()
>>> list(ti)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

 

 

 

生成器

 

生成器也叫 简单生成器,生成器可以帮助读者写出非常优雅的代码,当然,编写任何程序时不使用生成器也是可以的。

 

创建生成器

创建一个生成器就像创建函数一样简单。

>>> def flatten(nested):
    for sublist in nested:
        for element in sublist:
            yield element

            
>>> nested = [[1,2],[3,4],[5]]
#使用for循环
>>> for num in flatten(nested):
    print num
2
4
#或使用list函数
>>> list(flatten(nested))
[1, 2, 3, 4, 5]

递归生成器

上面创建的生成器只能处理两层嵌套,为了处理嵌套使用了两个for循环,如果要处理任意层的嵌套呢?例如,可以每层嵌套需要增加一个for循环,但不知道有几层嵌套,所以必须把解决方案变得更灵活,现在可以用递归来解决。

>>> def fla(aa):
    try:
        for bb in aa:
            for cc in fla(bb):
                yield cc
    except TypeError:
        yield aa

>>> list(fla([[[1],2],3,4,[5,[6,7]],8]))  #注意括号层次比较多
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

fla被调用时有两种情况:基本情况和需要递归的情况

  在基本的情况中,函数被告知展开一个元素,这种情部下,for循环会引发一个TypeError 异常,生成会产生一个元素。

  如果展开的是一个列表,那么就需要特殊情况处理。程序必须遍历所有的子列表,并对它们调用fla

-------------------

上面的做法有一个问题:如果aa 是一个类似于字符串的对象(字符串、UnicodeUserString等),那么它就是一个序列,不会引发TypeError,但是你不想对这样的对象进行迭代。

为了处理这种情况,则必须在生成器的开始处添加一个检查语句。试着将传入的对象和一个字符串拼接,看看会不会出现TypeError,这是检查一个对象是不是类似于字符串最简单快速的方法。

>>> def flatten(nested):
    try:
       #不要迭代类似字符串的对象
        try:nested + ''
        except TypeError: pass
        else: raise TypeError
        for sublist in nested:
            for element in flatten(sublist):
                yield element
    except TypeError:
        yield nested

        
>>> list(flatten(['foo',['bar',['baz']]]))
['foo', 'bar', 'baz']

如果nested+’’ 引发了一个TypError ,它就会被忽略。如果没有引发TypeError,那么内层try语句就会引发一个它自己的TypeError异常。

 

 

生成器方法

生成器新属性是在开始运行后为生成器提供值的能力。表现为生成器和“外部世界”进行交流的渠道:

  * 外部作用域访问生成器的send方法,就像访问next 方法一样,只不过前者使用一个参数(发送的“消息”---任意对象)

  * 在内部则挂起生成器,yield现在作为表达式而不是语句使用,换句话说,当生成器重新运行的时候,yield方法返回一个值,也就是外部通过send方法发送的值。如果next 方法被使用,那么yield方法返回None. 

下面简单的方例子来说明这种机制:

>>> def repeater(value):
    while True:
        new =(yield value)
        if new is not None:value = new

        
>>> r = repeater(42)
>>> r.next()
>>> r.send("hello, world!")
'hello, world!'

生成器的另两个方法:

  * throw方法(使用异常类型调用,还有可选的值以及回溯对象)用于在生成器内引发一个异常(在yield表达式中)

  * close 方法(调用时不用参数)用于停止生成器。

 

 

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