Python中对象迭代与反迭代的技巧总结
一、如何实现可迭代对象和迭代器对象?
实际案例
某软件要求从网络抓取各个城市气味信息,并其次显示:
北京: 15 ~ 20 天津: 17 ~ 22 长春: 12 ~ 18 ......
如果一次抓取所有城市天气再显示,显示第一个城市气温时,有很高的延时,并且浪费存储空间,我们期望以用时访问的策略,并且把所有城市气温封装到一个对象里,可用for语句进行迭代,如何解决?
解决方案
实现一个迭代器对象Weatherlterator
,next
方法每次返回一个城市气温,实现一个可迭代对象Weatherlterable
,————iter__方法返回一个迭代器对象
import requests from collections import Iterable, Iterator # 气温迭代器 class WeatherIterator(Iterator): def __init__(self, cities): self.cities = cities self.index = 0 def getWeather(self, city): r = requests.get('http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=' + city) data = r.json()['data']['forecast'][0] return '%s:%s , %s' % (city, data['low'], data['high']) def __next__(self): if self.index == len(self.cities): raise StopIteration city = self.cities[self.index] self.index += 1 return self.getWeather(city) # 可迭代对象 class WeatherIterable(Iterable): def __init__(self, cities): self.cities = cities def __iter__(self): return WeatherIterator(self.cities) for x in WeatherIterable(['北京', '上海', '广州', '深圳']): print(x)
执行结果如下:
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s2.py 北京:低温 21℃ , 高温 30℃ 上海:低温 23℃ , 高温 26℃ 广州:低温 26℃ , 高温 34℃ 深圳:低温 27℃ , 高温 33℃ Process finished with exit code 0
二、如何使用生成器函数实现可迭代对象?
实际案例
实现一个可迭代对象的类,它能迭代出给定范围内所有素数:
python pn = PrimeNumbers(1, 30) for k in pn: print(k) `` 输出结果text 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 “`
解决方案
-将该类的__iter__
方法实现生成器函数,每次yield
返回一个素数
class PrimeNumbers: def __init__(self, start, stop): self.start = start self.stop = stop def isPrimeNum(self, k): if k < 2: return False for i in range(2, k): if k % i == 0: return False return True def __iter__(self): for k in range(self.start, self.stop + 1): if self.isPrimeNum(k): yield k for x in PrimeNumbers(1, 20): print(x)
运行结果
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s3.py 2 3 5 7 11 13 17 19 Process finished with exit code 0
三、如何进行反向迭代以及如何实现反向迭代?
实际案例
实现一个连续浮点数生成器FloatRange
(和rrange
类似),根据给定范围(start
, stop
)和步进值(step
)产生一些列连续浮点数,如迭代FloatRange(3.0,4.0,0.2)
可产生序列:
正向:3.0 > 3.2 > 3.4 > 3.6 > 3.8 > 4.0 反向:4.0 > 3.8 > 3.6 > 3.4 > 3.2 > 3.0
解决方案
实现反向迭代协议的__reversed__
方法,它返回一个反向迭代器
class FloatRange: def __init__(self, start, stop, step=0.1): self.start = start self.stop = stop self.step = step def __iter__(self): t = self.start while t <= self.stop: yield t t += self.step def __reversed__(self): t = self.stop while t >= self.start: yield t t -= self.step print("正相迭代-----") for n in FloatRange(1.0, 4.0, 0.5): print(n) print("反迭代-----") for x in reversed(FloatRange(1.0, 4.0, 0.5)): print(x)
输出结果
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s4.py 正相迭代----- 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 反迭代----- 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 Process finished with exit code 0
四、如何对迭代器做切片操作?
实际案例
有某个文本文件,我们想都去其中某范围的内容,如100~300行之间的内容,python中文本文件是可迭代对象,我们是否可以使用类似列表切片的方式得到一个100~300行文件内容的生成器?
解决方案
使用标准库中的itertools.islice
,它能返回一个迭代器对象切片的生成器
from itertools import islice f = open('access.log') # # 前500行 # islice(f, 500) # # 100行以后的 # islice(f, 100, None) for line in islice(f,100,300): print(line)
islice每次训话都会消耗之前的迭代对象
l = range(20) t = iter(l) for x in islice(t, 5, 10): print(x) print('第二次迭代') for x in t: print(x)
输出结果
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s5.py 5 6 7 8 9 第二次迭代 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Process finished with exit code 0
五、如何在一个for语句中迭代多个可迭代对象?
实际案例
1、某班学生期末考试成绩,语文、数学、英语分别存储再3个列表中,同时迭代三个列表,计算每个学生的总分(并行)
2、某年纪有四个班,某次考试没班英语成绩分别存储在四个列表中,依次迭代每个列表,统计全学年成绩高于90分人数(串行)
解决方案
并行:使用内置函数zip
,它能将多个可迭代对象合并,每次迭代返回一个元组
from random import randint # 申城语文成绩,# 40人,分数再60-100之间 chinese = [randint(60, 100) for _ in range(40)] math = [randint(60, 100) for _ in range(40)] # 数学 english = [randint(60, 100) for _ in range(40)] # 英语 total = [] for c, m, e in zip(chinese, math, english): total.append(c + m + e) print(total)
执行结果如下:
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s6.py [232, 234, 259, 248, 241, 236, 245, 253, 275, 238, 240, 239, 283, 256, 232, 224, 201, 255, 206, 239, 254, 216, 287, 268, 235, 223, 289, 221, 266, 222, 231, 240, 226, 235, 255, 232, 235, 250, 241, 225] Process finished with exit code 0
串行:使用标准库中的itertools.chain
,它能将多个可迭代对象连接
from random import randint from itertools import chain # 生成四个班的随机成绩 e1 = [randint(60, 100) for _ in range(40)] e2 = [randint(60, 100) for _ in range(42)] e3 = [randint(60, 100) for _ in range(45)] e4 = [randint(60, 100) for _ in range(50)] # 默认人数=1 count = 0 for s in chain(e1, e2, e3, e4): # 如果当前分数大于90,就让count+1 if s > 90: count += 1 print(count)
输出结果
C:\Python\Python35\python.exe E:/python-intensive-training/s6.py 48 Process finished with exit code 0
总结
以上就是这篇文章的全部内容,希望对大家的学习或者工作带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
更多Python中对象迭代与反迭代的技巧总结相关文章请关注PHP中文网!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...
