Python高階06 迴圈物件

2022-07-01 04:03:12 字數 2035 閱讀 3478

這一講的主要目的是為了大家在讀python程式的時候對迴圈物件有乙個基本概念。

迴圈物件的並不是隨著python的誕生就存在的,但它的發展迅速,特別是python 3x的時代,迴圈物件正在成為迴圈的標準形式。

迴圈物件是這樣乙個物件,它包含有乙個next()方法(__next__()方法,在python 3x中), 這個方法的目的是進行到下乙個結果,而在結束一系列結果之後,舉出stopiteration錯誤。

當乙個迴圈結構(比如for)呼叫迴圈物件時,它就會每次迴圈的時候呼叫next()方法,直到stopiteration出現,for迴圈接收到,就知道迴圈已經結束,停止呼叫next()。

假設我們有乙個test.txt的檔案:

1234

abcd

efg

我們執行一下python命令列:

>>>f = open('test.txt')

>>>f.next()

>>>f.next()

不斷輸入f.next(),直到最後出現stopiteration

open()返回的實際上是乙個迴圈物件,包含有next()方法。而該next()方法每次返回的就是新的一行的內容,到達檔案結尾時舉出stopiteration。這樣,我們相當於手工進行了迴圈。

自動進行的話,就是:

for line in open('test.txt'):

print line

在這裡,for結構自動呼叫next()方法,將該方法的返回值賦予給line。迴圈知道出現stopiteration的時候結束。

相對於序列,用迴圈物件的好處在於:不用在迴圈還沒有開始的時候,就生成好要使用的元素。所使用的元素可以在迴圈過程中逐次生成。這樣,節省了空間,提高了效率,程式設計更靈活。

從技術上來說,迴圈物件和for迴圈呼叫之間還有乙個中間層,就是要將迴圈物件轉換成迭代器(iterator)。這一轉換是通過使用iter()函式實現的。但從邏輯層面上,常常可以忽略這一層,所以迴圈物件和迭代器常常相互指代對方。

生成器(generator)的主要目的是構成乙個使用者自定義的迴圈物件。

生成器的編寫方法和函式定義類似,只是在return的地方改為yield。生成器中可以有多個yield。當生成器遇到乙個yield時,會暫停執行生成器,返回yield後面的值。當再次呼叫生成器的時候,會從剛才暫停的地方繼續執行,直到下乙個yield。生成器自身又構成乙個迴圈器,每次迴圈使用乙個yield返回的值。

下面是乙個生成器:

def gen():

a = 100

yield a

a = a*8

yield a

yield 1000

該生成器共有三個yield, 如果用作迴圈器時,會進行三次迴圈。

for i in gen():

print i

再考慮如下乙個生成器:

def gen():

for i in range(4):

yield i

它又可以寫成生成器表示式(generator expression):

g = (x for x in range(4))
生成器表示式是生成器的一種簡便的編寫方式。讀者可進一步查閱。

表推導(list comprehension)是快速生成表的方法。它的語法簡單,很有實用價值。

假設我們生成表l:

l = 

for x in range(10):

以上產生了表l,但實際上有快捷的寫法,也就是表推導的方式:

l = [x**2 for x in range(10)]

這與生成器表示式類似,只不過用的是中括號。

(表推導的機制實際上是利用迴圈物件,有興趣可以查閱。)

練習 下面的表推導會生成什麼?

xl = [1,3,5]

yl = [9,12,13]

l = [ x**2 for (x,y) in zip(xl,yl) if y > 10]

迴圈物件

生成器表推導

Python高階06 迴圈物件

通過上面一講,我們再次熟悉了python裡的迴圈控制。現在,我們將接觸迴圈物件 iterable object 這一講的主要目的是為了大家在讀python程式的時候對迴圈物件有乙個基本概念。迴圈物件的並不是隨著python的誕生就存在的,但它的發展迅速,特別是python 3x的時代,從zip 或者...

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