Wie verwende ich Iteratoren und Listenverständnisse in Python?

Iterator: Eine vorläufige Studie

Wie im vorherigen Kapitel erwähnt, kann die for-Schleife tatsächlich für jedes iterierbare Objekt verwendet werden. Tatsächlich gilt dies für alle Iterationstools in Python, die Objekte von links nach rechts scannen, einschließlich For-Schleifen, Listenverständnissen, Mitgliedschaftstests und der integrierten Map-Funktion.

Das Konzept der „iterierbaren Objekte“ ist in Python recht neu. Im Grunde ist dies die Verallgemeinerung des Sequenzkonzepts: Wenn das Objekt eine tatsächlich gespeicherte Sequenz ist oder in der Iteration jeweils ein Ergebnis erzeugen kann Werkzeugumgebungsobjekt gilt als iterierbar.

>>File Iterator
Als integrierter Datentyp sind Dateien auch iterierbar. Es gibt eine Methode namens __next__, die bei jedem Aufruf zurückgegeben wird nächste Zeile in der Datei. Wenn das Ende der Datei erreicht ist, löst __next__ die integrierte StopIteration-Ausnahme aus, anstatt eine leere Zeichenfolge zurückzugeben.

Diese Schnittstelle ist das sogenannte Iterationsprotokoll in Python: Ein Objekt mit einer __next__-Methode wechselt zum nächsten Ergebnis, und am Ende einer Reihe von Ergebnissen wird StopIteration ausgelöst. Jedes dieser Objekte gilt als iterierbar. Jedes dieser Objekte kann auch mit einer for-Schleife oder einem anderen Iterationstool iteriert werden, da alle Iterationstools intern funktionieren, indem sie bei jeder Iteration __next__ aufrufen und die StopIteratin-Ausnahme abfangen, um zu bestimmen, wann sie verlassen werden sollen.

Python-Iteratoren und Listenanalyse

1) Iteratoren

 一种特殊的数据结构，以对象形式存在
        >>> i1 = l1.__iter__()
        >>> i1 = iter(l1)
        可迭代对象：
            序列：      list、str、tuple
            非序列:     dict、file
            自定义类：  __iter__()、 __getitem__()
   注意：
         若要实现迭代器，需要在类中定义next()方法
         要使迭代器指向下一个对象，则使用成员函数 next() 
             i1.next()
         当没有元素时，会引发StopIteration异常
         for循环可用于任何可迭代对象
         
         例：   >>> l1 = ['Sun','Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat']
                >>> i1 = l1.__iter__()
                >>> il.next()
                'Sun' 
                >>> il.next()
                'Mon'

2) Listenanalyse [ ]

根据已有列表，高效生产新列表的方式。 常用于实现创建新的列表，因此要放置于 [ ] 中
语法：
    [ expression for iter_var in iterable ]
    [ expression for iter_var in iterable if cond_expr ]

    os模块中  listdir() 能够列出所有文件
    例：事先定义l1 l2        l1 = [ 1,2,3,4,5 ]     l2=[ ]                
           >>>  for i in l1:
                   l2.append(i**2)                     l2列表内各项为l1的平方
           >>>  print l2
           [1, 4, 9, 16, 25]

            >>> l3 = [ i**2 for i in l1 ]               l3列表内各项为l1的平方
            [1, 4, 9, 16, 25]
          
            >>> l4 = [ i**2 for i in l1 if i>=3 ]       l3列表内各项为l1中 >= 3的平方
            [9, 16, 25]
            
     例题：  l1 = ['x','y','z']     l2 = [1,2,3]  应用列表解析方法使其各项相乘
            
            >>> l3 = [ (i,j) for  i in l1 for j in l2 ]     for循环内部嵌套一个for循环实现各项乘
            [('x', 1), ('x', 2), ('x', 3), ('y', 1), ('y', 2), ('y', 3), ('z', 1), ('z', 2), ('z', 3)]

3) Generator ( )

    惰性计算、延迟求值
    生成器表达式并不真正创建数字列表，而是返回一个生成器对象，此对象在每次计算出一个条目后，把这个条目产生出来（一次返回一个值）
    语法：
        ( expr for iter_var in iterable )
        ( expr for iter_var in iterable  if cond_expr )
    
     例：  >>> l1 = ( i**2 for i in range(2,11,2))
           >>> l1.next()
           2
           >>> l1 = ( i**2 for i in range(2,11) if i%2==0 )
           >>> l1.next()
           2
     注意：
        序列过长，并且每次只获取一个元素时，应当考虑使用生成器表达式而不是列表解析
        列表解析与生成器的关系相当于range()与xrange()

4) Offset und Element generieren

    enumerate
    同时偏移缩印和偏移元素，使用enumerate()函数
    此内置函数返回一个生成器对象
    >>> S = 'Hello,world'
    >>> a = enumerate(S)
    >>> a.next()
    (0,'H')
    >>> a.next()
    (1,'e')

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