Maison développement back-end Tutoriel Python Comment utiliser les itérateurs et les compréhensions de listes en Python ?

Comment utiliser les itérateurs et les compréhensions de listes en Python ?

Jul 17, 2017 am 09:47 AM
python 解析 迭代

Itérateur : Une étude préliminaire

Comme mentionné dans le chapitre précédent, en effet, la boucle for peut être utilisée sur n'importe quel objet itérable. En fait, cela est vrai pour tous les outils d'itération en Python qui analysent les objets de gauche à droite, y compris les boucles for, les compréhensions de listes, les tests d'appartenance et la fonction intégrée map.

Le concept d'"objets itérables" est assez nouveau en Python. Fondamentalement, il s'agit de la généralisation du concept de séquence : si l'objet est une séquence réellement enregistrée, ou peut produire un résultat à la fois dans l'itératif. environnement de l'outil L'objet est considéré comme itérable.

>>Itérateur de fichiers
En tant que type de données intégré, les fichiers sont également itérables. Il possède une méthode appelée __next__. Chaque fois qu'il est appelé, renvoie le suivant. ligne dans le fichier. Lorsque la fin du fichier est atteinte, __next__ déclenche l'exception StopIteration intégrée au lieu de renvoyer une chaîne vide.

Cette interface est ce qu'on appelle le protocole d'itération en Python : un objet avec une méthode __next__ avancera au résultat suivant, et à la fin d'une série de résultats, StopIteration sera déclenché. Un tel objet est considéré comme itérable. Tout objet de ce type peut également être itéré avec une boucle for ou un autre outil d'itération, car tous les outils d'itération fonctionnent en interne en appelant __next__ à chaque itération et en interceptant l'exception StopIteratin pour déterminer quand partir.

Itérateurs Python et analyse de liste

1) Itérateurs

 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'
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2) Analyse de liste [ ]

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)]
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3) Générateur ( )

    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()
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4) Générer un décalage et un élément

    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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